Adsorption of lithium ions on lithium‐aluminum hydroxides: Equilibrium and kinetics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rapid development of rechargeable lithium batteries has promoted the demand of primary lithium products obtained from lithium‐bearing resources, especially salt lakes. Layered lithium‐aluminum hydroxides connecting with ion exchange resin were used for the adsorption of lithium ions from aqueous resources. Batch experiments were conducted to determine the effects of pH, initial lithium concentration, and contact time on lithium adsorption. The optimal conditions for lithium adsorption were found to be pH = 7, and the equilibrium time is approximately 600 minutes. The selectivity experiment indicated that the adsorbent showed selectivity toward lithium ion, so the adsorbent could be used in the separation of lithium ion with other metal ions, especially the divalent magnesium ions. The experiment showed that the existence of the magnesium chloride enhanced the lithium adsorption onto the adsorbent greatly. The kinetic data were analyzed by several kinetic models, and the best result was achieved with a pseudo‐second‐order model. The commonly used adsorption isotherms were used to fit the experimental data by nonlinear regression. Both Langmuir and Temkin isotherm models could describe the isotherm well. The thermodynamic parameters ( ΔG , ΔS , and ΔH ) were also calculated subsequently and the results showed the lithium adsorption process is exothermic with the decrease of randomness. Breakthrough curves demonstrated the cyclic stability of the adsorbent and the influence of the feed flow rate. Lithium ions were effectively adsorbed from the aqueous solution by the adsorbent, demonstrating its feasibility for lithium recovery and providing the fundamental data for further column design.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».