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Enregistrement W3110203292 · doi:10.3390/met10111553

Recovery of Cobalt from the Residues of an Industrial Zinc Refinery

2020· article· en· W3110203292 sur OpenAlexafffund
Laurence Boisvert, Keven Turgeon, Jean‐François Boulanger, Claude Bazin, Georges Houlachi

Notice bibliographique

RevueMetals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité Laval
Organismes subventionnairesHydro-Québec
Mots-clésCobaltZincCobalt extraction techniquesLeaching (pedology)CadmiumChemistryRefineryResidue (chemistry)MetalZinc hydroxideSulfideZinc sulfideMetallurgyInorganic chemistryMaterials scienceEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrolytic production of metallic zinc from processing zinc sulfide concentrates generates a residue containing cadmium, copper, and cobalt that need to be removed from the electrolytic zinc solution because they are harmful to the zinc electro-winning process. This residue is commonly sent to other parties that partly recover the contained elements. These elements can generate revenues if recovered at the zinc plant site. A series of laboratory tests were conducted to evaluate a method to process a zinc plant residue with the objective of recovering cobalt into a salable product. The proposed process comprises washing, selective leaching, purifying and precipitation of cobalt following its oxidation. The process allows the production of a cobalt rich hydroxide precipitate assaying 45 ± 4% Co, 0.8 ± 0.2% Zn, 4.4 ± 0.7% Cu, and 0.120 ± 0.004% Cd at a 61 ± 14% Co recovery. Replicating the whole process with different feed samples allowed the identification of the critical steps in the production of the cobalt product; one of these critical steps being the control of the oxidation conditions for the selective precipitation step.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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