Process Optimization and Flowsheet Development for Zinc and Copper Recycling from Reverberatory Furnace Flue Dust
Notice bibliographique
Résumé
The copper flue dust is an important secondary source for various metals and also a potential threat to the environment. In this study, a process was developed to convert a local copper flue dust containing 20.60% copper, 21% iron and 2.88% zinc into value-added products via a hydrometallurgical route. The response surface methodology was applied for the optimization of base metals leaching by sulfuric acid. Maximum recoveries of 96% for zinc and 76.7% for copper were achieved under the optimum conditions, whereas only 23.92% of the iron content was dissolved. Moreover, various parameters effective on Zn/Fe separation factor were assessed, and favorable separation obtained at pH 3, 2:1 A/O ratio, 20% V/V of D2EHPA in kerosene during 15 minutes. Stripping experiments also showed that 96.35% of zinc was successfully stripped at 1 M sulfuric acid and 2:1 A/O. The mathematical prediction models for leaching, solvent extraction and stripping were proposed and confirmed by statistical analysis and experiments. The proposed process in this study, enhances the copper production in the current leaching plant and makes it possible to recover zinc from industrial waste as a by-product.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».