Bioleaching of arsenic-rich cobalt mineral resources, and evidence for concurrent biomineralisation of scorodite during oxidative bio-processing of skutterudite
Notice bibliographique
Résumé
Experiments were carried out to test the amenabilities of mineral deposits that contained cobalt deported in arseno-sulfide (cobaltite) and arsenide (skutterudite) minerals, to oxidative bioleaching at mesophilic temperatures and low pH. An ore sample from the Iron Mask deposit (Canada) and a mineral concentrate from a working mine (Bou Azzer, Morocco) were thoroughly characterised, both prior to and following bio-processing. A “top down” approach, using microbial consortia including (initially) 13 species of mineral-degrading acidophiles was used to bioleach the ore and concentrate in shake flasks and bioreactors. Cobalt was successfully liberated from both materials tested (up to 93% from the ore, and 49% from the concentrate), though the chemistries of the leach liquors were very different, with redox potentials being >200 mV lower, and concentrations of soluble arsenic about 7-fold greater, with the concentrate. Addition of pyrite to the arsenide concentrate was found to promote the biomineralisation of scorodite (ferric arsenate), which was detected by both XRD and SEM-EDX, but was not found in bioleached residues of the arseno-sulfide ore. A model was proposed wherein pyrite had three critical roles in facilitating the genesis of scorodite: (i) providing the catalytic surface to promote the oxidation of As (III) to As (V); (ii) acting as a putative “seed” for scorodite crystallisation; (iii) being a secondary source of iron, since the molar ratios of iron:arsenic in the concentrate itself (0.19:1) was well below that required for effective removal of soluble arsenic as scorodite (1:1). This work provided proof of concept that cobalt arseno-sulfide and arsenide ores and concentrates are amenable to bio-processing, and also that it is possible to induce concurrent solubilisation of arsenic from primary minerals and immobilisation in a secondary mineral, scorodite.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 ».