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Enregistrement W3034903575 · doi:10.3390/min10060532

Effect of Sulfuric Acid Baking and Caustic Digestion on Enhancing the Recovery of Rare Earth Elements from a Refractory Ore

2020· article· en· W3034903575 sur OpenAlexaff
Rina Kim, Heechan Cho, Jinan Jeong, Jihye Kim, Sugyeong Lee, Kyeong Woo Chung, Hosung Yoon, Chul-Joo Kim

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKorea Institute of Geoscience and Mineral ResourcesKorea Institute of Energy Technology Evaluation and PlanningMinistry of EnvironmentMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésLeaching (pedology)Sulfuric acidMonaziteChemistryApatiteGoethiteMetallurgyNuclear chemistryMaterials scienceMineralogyInorganic chemistryGeologyZirconGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve the recovery of rare earth elements (REEs) from a refractory ore, this study investigated two different chemical decomposition methods, namely sulfuric acid baking and caustic digestion, with their respective leaching processes. The studied lateritic ore contained goethite (FeOOH) as a major constituent with REEs scattered around and forming submicron grains of phosphate minerals, such as apatite and monazite. Therefore, despite the substantially high content of REEs (3.4% total rare earth oxide), the normal acidic leaching efficiency of REEs reached only 60–70%. By introducing sulfuric acid baking and caustic digestion, the REE-leaching efficiency was significantly improved. After sulfuric acid baking at 2.0 acid/solid ratio and 200 °C for 2 h, the leaching efficiency reached 97–100% in the subsequent water-leaching. When the ore was digested with a solid/liquid ratio of 100 g/L in a 30 wt% NaOH solution at 115 °C and 300 rpm for 3 h, the REE-leaching efficiency of 99–100% was attained at 80 °C using a 3.0 M HCl solution. The correlation between the REE and the Fe-leaching was determined. The improvements in REE-leaching in both methods were mostly attributed to the mineral phase and crystallinity changes of Fe-bearing minerals due to the ore pretreatments. Such findings were also supported by X-ray diffraction and scanning electron microscopy analyses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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