Effect of Surface Modification with Different Acids on the Functional Groups of AF 5 Catalyst and Its Catalytic Effect on the Atmospheric Leaching of Enargite
Notice bibliographique
Résumé
Carbon-based catalysts can assist the oxidative leaching of sulfide minerals. Recently, we presented that AF 5 Lewatit® is among the catalysts with superior enargite oxidation capacity and capability to collect elemental sulfur on its surface. Herein, the effect of acid pre-treatment of the AF 5 catalyst was studied on the AF 5 surface, to further enhance the catalytic properties of AF 5. The AF 5 catalyst was pretreated by hydrochloric acid, nitric acid and sulfuric acid. The results showed that the acid treatment drastically changes the surface properties of AF 5. For instance, the concentration of quinone-like functional groups, which are ascribed to the catalytic properties of AF 5, is 45.4% in the sulfuric acid pre-treatment AF 5 and only 29.8% in the hydrochloric acid-treated AF 5. Based on the C 1s X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) results the oxygenated carbon is 30.6% in the sulfuric acid-treated AF 5, 29.2% in the nitric acid-treated AF 5 and 28.3% in the hydrochloric acid-treated AF 5. The nitric acid pre-treated AF 5 resulted in the highest copper recovery during the oxidative enargite leaching process, recovering 98.8% of the copper. The sulfuric acid-treated AF 5 recovered 97.1% of the enargite copper into the leach solution. Among different leaching media and pre-treatment the lowest copper recovery was achieved with the HCl pre-treated AF 5 which was 88.6%. The pre-treatment of AF 5 with acids also had modified its elemental sulfur adsorption capacity, where the sulfur adsorption on AF 5 was increased from 30.9% for the HCl treated AF 5 to 51.1% for the sulfuric acid-treated AF 5.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».