CIL Gold Loss Characterization within Oxidized Leach Tails: Creating a Synergistic Approach between Mineralogical Characterization, Diagnostic Leach Tests, and Preg-Robbing Tests
Notice bibliographique
Résumé
A double refractory gold ore contains gold particles locked in sulphides, solid-solution in arsenopyrite, and preg-robbing material such as carbonaceous matter, and so on. The diagnostic leach test (DLT) and preg-robbing (PR) approaches are widely used to investigate the occurrence and the distribution of refractory gold. DLT serves to qualitatively evaluate the gold occurrences within the ore. Preg-robbing, or the ore’s capacity to fix dissolved gold, is evaluated to determine physical surface interactions (preg-borrowing) and chemical interactions (preg-robbing). The objective of this project is to characterize the refractory gold in Agnico Eagle Mine’s Kittilä ore using the DLT and PRT approaches coupled with mineralogical analyses to confirm testing. The studied material was sampled from the metallurgical circuit following carbon in leach (CIL) treatment at the outlet of the autoclave in order to investigate the effect of the autoclave treatment on the occurrence and distribution of gold. Different reagents were used in the DLT procedure: sodium carbonate (Na2CO3), sodium hydroxide (NaOH), hydrochloric acid (HCl), and nitric acid (HNO3). The final residue was roasted at a temperature of around 900 °C. These reagents were selected based on the mineralogical composition of the studied samples. After each leaching test/roasting, cyanide leaching with activated carbon was required to recover gold cyanide. The results show that gold is present in two forms (native and/or refractory): to a small extent in its native form and in its refractory form as association with sulfide minerals (i.e., arsenopyrite and pyrite) and autoclave secondary minerals that have been produced during the oxidation and neutralization processes such as iron oxides, iron sulfates, and calcium sulfate (i.e., hematite and jarosite), along with carbonaceous matter. The results of DLT indicate that 25–35% of the gold in the tails is nonrecoverable, as it is locked in silicates, and 20–40% is autoclave products. A regrind can help to mitigate the gold losses by liberating the Au-bearing sulphide minerals encapsulated within silicates.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».