Bioleaching of Uranium Tailings as Secondary Sources for Rare Earth Elements Production
Notice bibliographique
Résumé
Tailings from inactive uranium mine sites represent a potential secondary source of rare earth elements (REEs). For this study, two mine tailings (DT and RAT) from restored uranium sites in Ontario, Canada, were used. Bioleaching experiments were conducted with a mix of native sulfur- and iron-oxidizing bacteria to test the solubilization of REEs, U and Th at different temperatures (20, 30 and 40 °C). The selective recovery of REEs from bioleaching solution was evaluated using different ion exchange resins. The mineralogical characterization revealed that DT tailings were mainly composed of quartz, pyrite, gypsum and silicates, whereas RAT tailings were mainly composed of quartz. The maximum solubilization of heavy and light REEs (HREEs and LREEs, respectively), Th and U reached 54%, 6%, 60% and 51% for RAT after 35 days at pH 2, T = 30 °C and pulp density = 10% (w/v). Higher extraction yields were obtained for DT, with 58% of HREEs, 14% of LREEs, 85% of Th and 89% of U solubilized under the same conditions. The use of Lewatit TP272 resin for the recovery of Sc (94%) and U (99%) followed by the Lewatit SP112 resin for the recovery of Th (57%) and REEs (81% LREEs and 65% HREEs) seemed a promising method for the co-extraction of the key elements from the bioleaching solution.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».