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Enregistrement W2991407043 · doi:10.14288/1.0385982

Iron and sulfur control during pressure leaching of sulfide concentrates in the presence of chloride ions at 150°C

2019· article· en· W2991407043 sur OpenAlexaff
Baseer Abdul

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfurLeaching (pedology)ChlorideSulfideChemistryIonInorganic chemistryMetallurgyEnvironmental scienceMaterials scienceSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TECK and Vale operate their medium temperature copper and nickel sulfide concentrate leaching processes at 150°C. “Medium temperature” is used to describe a variety of processes that operate above the melting point of sulfur (119°C) but below the temperature where sulfur become highly viscous (159°C). During leaching, and depending upon various process parameters, iron (Fe) may precipitate as hematite, goethite, jarosite or other oxyhydroxide compounds. Hematite is the favored precipitate because it is the most environmentally (thermodynamically) stable and does not ad/absorb as much copper (Cu), nickel (Ni), or other solution constituents during precipitation. A better understanding of the formation and structure of these iron precipitates may elucidate key factors that would ultimately result in lower valuable metal losses and more stable leach residues. This thesis details the experimental work performed to clarify the conditions under which the precipitation of highly crystalline hematite occurs during medium temperature leaching of copper sulfide concentrates. Various process parameters at the lab scale were studied and classical, as well as newly developed, methods to identify the optimal conditions for hematite precipitation were employed. Higher acid concentrations resulted in increased copper extractions and favor the formation of hematite during concentrate leaching, rather than other metastable phases. Seeding with synthetic hematite resulted in more crystalline residues. Furthermore, commercially available water displacement formula ‘WD40®’ and other novel reagents (benzene sulfonic acid, phenyl phosphonic acid, decane, mineral oil) affect Fe precipitation and sulfur chemistry, leading to very different process outcomes such as improved extractions (from 98.0 to 99.2%) and larger, more easily separated, sulfur particles (from 20 µm to 1 mm). The solubility of ferrihydrite (and its main transformation product, hematite) increased with increasing acid concentration. The solid-state transformation of ferrihydrite to hematite was found to be the major mechanism. These results indicate that the ferrihydrite formed in the CESL process will eventually transform into hematite, but that solution potential will play an important role in the nature of iron oxide residue. Ferrihydrite transformation was not complete within the time (60 min) that is typically used in medium temperature leaching for the simple system studied here.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,990

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,152 · 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'étudeObservationnel
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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