Iron recovery from zinc mine tailings by magnetic separation followed by carbothermal reduction of self‐reducing briquettes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The volume of tailings produced by the extractive industry has been increasing due to the processing of the low‐grade ore. This issue can cause environmental accidents and require significant investment to control the disposal of tailings. Therefore, this study aims to recover iron from zinc mine tailings by wet magnetic separation followed by the carbothermal reduction of self‐reducing briquettes. Two magnetic separation routes were investigated to concentrate iron. Zinc mine tailings were processed by route I, in a rougher stage followed by a scavenger stage; and route II, in a rougher stage followed by a cleaner stage. The carbothermal reductions were performed using self‐reducing briquettes composed of Fe concentrate from the route with high Fe content and charcoal. The products were analyzed by scanning electron microscopy with energy dispersive spectroscopy (SEM‐EDS), x‐ray diffraction (XRD), inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP‐OES), and volumetric chemical analysis. Magnetic separation route II provided the highest‐grade Fe concentrate, 52% Fe, while route I provided 33% Fe. In the carbothermal reductions, a metallization degree of 98% in the Fe concentrate briquette, 97% in the briquette with a 10% replacement of its raw material by Fe concentrate, and 99% in the hematite briquette was reached. The replacement of raw material by Fe concentrate showed no significant change in Fe recovery. Considering the whole process, magnetic separation and carbothermal reduction, the recovery of Fe from the zinc mine tailings was 67%. Therefore, the process route suggested in this study will not only reduce tailings disposal and consequently the risk of environmental accidents, but it will also provide profitable raw material for the steel industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 tête enseignante, 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 ».