Recent Developments in the Photocatalytic Treatment of Cyanide Wastewater: An Approach to Remediation and Recovery of Metals
Notice bibliographique
Résumé
For gold extraction, the most used extraction technique is the Merrill-Crow process, which uses lixiviants as sodium or potassium cyanide for gold leaching at alkaline conditions. The cyanide ion has an affinity not only for gold and silver, but for other metals in the ores, such as Al, Fe, Cu, Ni, Zn, and other toxic metals like Hg, As, Cr, Co, Pb, Sn, and Mn. After the extraction stage, the resulting wastewater is concentrated at alkaline conditions with concentrations up to 1000 ppm of metals. Photocatalysis is an advanced oxidation process (AOP) able to generate a photoreaction in the solid surface of a semiconductor activated by light. Although it is well known that photocatalytic processes can remove metals in solution, there are no compilations about the researches on photocatalytic removal of metals in wastewater with cyanide. Hence, this review comprises the existing applications of photocatalytic processes to remove metal and in some cases recover cyanide from recalcitrant wastewater from gold extraction. The use of this process, in general, requires the addition of several scavengers in order to force the mechanism to a pathway where the electrons can be transferred to the metal-cyanide matrices, or elsewhere the entire metallic cyanocomplex can be degraded by an oxidative pathway.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».