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Enregistrement W3035846979 · doi:10.1016/j.hydromet.2020.105395

Bioleaching of arsenic-rich cobalt mineral resources, and evidence for concurrent biomineralisation of scorodite during oxidative bio-processing of skutterudite

2020· article· en· W3035846979 sur OpenAlex
D. Barrie Johnson, Agnieszka Dybowska, P. F. Schofield, Richard Herrington, Sarah L. Smith, Ana Laura Santos

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHydrometallurgy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésChemistryBioleachingArsenicCobaltMineralEnvironmental chemistryMineral processingMetallurgyInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,724

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,219 · 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