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Enregistrement W2927780296 · doi:10.11159/iceptp19.111

Eco-Friendly Processing of Sulfidic Polymetallic Concentrates Using Biohydrometallurgy

2019· article· en· W2927780296 sur OpenAlexvenueno aff
Maxim Muravyov, Н. В. Фомченко

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésEnvironmentally friendlyComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pyrometallurgical processing of sulfidic ores for recovery of non-ferrous metals is a traditional method. It requires the use of high-grade concentrates with high metal content, which are usually produced by flotation. A delay in exploration and exploitation of new deposits resulted in the involvement of lower-grade ores and ores with complex compound composition in the treatment. The development of methods for the processing of polymetallic difficult-to-beneficiation sulfidic concentrates is a relevant issue. In this paper, an eco-friendly technology for polymetallic sulfidic ore processing is proposed. It includes a biohydrometallurgical step for processing of low-grade polymetallic sulfidic concentrate and a pyrometallurgical step for processing of high-grade concentrates. The biotechnological step of the technology is a combination of leaching of the concentrate with biogenic ferric iron and bioregeneration of leaching solution with the use of acidophilic microorganisms. The results are relevant to the development of a two-step biohydrometallurgical technology for processing of copper-zinc concentrate with a closed cycle of technological flows. This technology could be a promising technique to reduce the environmental hazard of metallurgical plants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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