Effects of Operational Parameters on the Low Contaminant Jarosite Precipitation Process-an Industrial Scale Study
Notice bibliographique
Résumé
Jarosite precipitation process (JPP) is the most frequently used procedure for iron removal in the hydrometallurgical zinc extraction process. However, there is a gap in the knowledge of the relationship between operational parameters and the low contaminant JPP on the industrial scale. This study will address these issues by investigating the behavior of zinc calcine (ZC) as a neutralizing agent, exploring the source of zinc and iron through leaching experiments, and simulating the Jarosite process of the Bafgh Zinc Smelting Company (BZSC). The results showed that the zinc dissolution efficiency was 90.3% at 90 °C, and 73% of the iron present in the calcine can be solubilized. The main outcome was the iron removal of about 85% by alkaline ions present in ZC without the addition of any precipitating agent. The second target was to evaluate the effect of operational parameters on jarosite precipitation. Results revealed that increasing the temperature to 90 °C and the stirring rate to 500 RPM as well as adjusting the ZC's pH during the jarosite precipitation remarkably improved iron removal. Considering all these factors in the plant could improve Fe precipitation to around 80% on average.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».