Rare-earth metal ore processing technologies when developing new deposits
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Notice bibliographique
Résumé
The article provides a brief overview of processing technologies for rare-earth raw materials used under greenfield development projects in different countries of the world (Africa, Greenland, Australia, Canada). The projects feature deposits with different mineral compositions, mass fractions of rare-earth metals (REM) in ores of 0.2 to 15 %, and the presence of niobium, zirconium, tantalum, phosphorus, uranium, and thorium. The resulting production facilities will extract 180 kt to 7.2 Mt rare-earth ore annually to generate 1.5 to 20 kt oxides of heavy and light groups of rare-earth metals along with the rare metals. The analysis of technologies for the projects considered demonstrates that magnetic and radiometric separation, dense-medium concentration and flotation with hydrometallurgical processing in the form of leaching with sulfuric or hydrochloric acid, followed by extraction of the target products, will be used for the processing of rare-earth raw materials. A characteristic feature of a number of projects is, first of all, the direct hydrometallurgical processing of the feed. The concentration technologies for ores containing rare-earth metals also indicate a clear trend towards a more active use of high-intensity magnetic separation. The main products to be obtained with these technologies will include composite concentrates of oxides or carbonates of rare-earth metals. At the same time, the commissioning dates for the projects are being repeatedly postponed; the implementation of many projects remains uncertain, which is largely due to the stagnant dynamics of global prices for rare-earth metals.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle