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Enregistrement W2997592999 · doi:10.1088/1755-1315/413/1/012015

High pressure acid leaching: a newly introduced technology in Indonesia

2020· article· en· W2997592999 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNickelLateriteSaproliteMetallurgyElectrowinningLeaching (pedology)SmeltingLimoniteRaw materialEnvironmental scienceBusinessWaste managementMaterials scienceEngineeringChemistryAnode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract PT Halmahera Persada Lygend (PTHPL) plans to construct new technology for nickel laterite ore processing in Obi Island, North Maluku Province. The facility is expected to produce 247,000 tonnes of NiSO4.7H2O and 32,000 tonnes of CoSO4.7H2O to be sold for the raw material of electric vehicle battery. Indonesia is one of world largest nickel laterite resources and currently only nickel ore saprolite has been exploited while nickel limonite is abandoned as waste due to the lack of technology. In the last decade, nickel smelter is booming in Indonesia to process nickel saprolite to become Ferro Nickel, Nickel Pig Iron, Nickel Matte. This study is aimed to assess the potential implementation of High-Pressure Acid Leaching (HPAL). HPAL is a proven technology but not utilized in Indonesia due to the high investment, and it requires a large media for waste disposal. Nickel limonite ore with grade 1.1 – 1.4 % can be processed using HPAL technology to produce more than 37% nickel and another beneficial product, which is cobalt. Nickel world demand shifts to support electric vehicle battery even though stainless steel demand is still high. The Government of Indonesia is currently starting to support the electric vehicle market program. Therefore HPAL project in Indonesia is a high opportunity and a good investment for investors.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,492

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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,176 · 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