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Enregistrement W4200377899 · doi:10.1021/acs.iecr.1c03525

Combined Hydro–Solvo–Bioleaching Approach toward the Valorization of a Sulfidic Copper Mine Tailing

2021· article· en· W4200377899 sur OpenAlexfundno aff
Nerea Rodriguez Rodriguez, Maarten Everaert, Karel Folens, Jakob Bussé, Thomas Abo Atia, Adam J. Williamson, Lieven Machiels, Jeroen Spooren, Nico Boon, Gijs Du Laing, Koen Binnemans

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBijzonder Onderzoeksfonds UGentFirst Quantum MineralsVlaamse regeringUniversiteit GentFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésLeaching (pedology)BioleachingChemistryCopperRoastingAmmoniaArsenicSulfideCopper extraction techniquesCopper sulfideEnvironmental chemistryMetallurgyEnvironmental scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovative and sustainable technologies are being developed to meet the demand for critical and economically important metals and to minimize and valorize the increasing quantities of industrial waste streams. This study investigates a valorization route for the recovery of copper from a copper sulfide tailing (0.4 wt % Cu). Microwave-assisted roasting was used to transform the sulfidic fraction into a sulfate fraction, which increased the solubility of copper and other heavy metals during the following leaching steps. The roasted material was leached with an ammonia solution, and the effect on the leaching efficiency of varying the ammonia concentration was investigated. Simultaneous ammoniacal leaching and solvent extraction resulted in a high leaching efficiency of copper (nearly 100%) with a high selectivity against iron (less than 1% leaching efficiency). An indirect bioleaching step with biogenic citric acid, supported by a comparative leaching using purified organic acids, was applied to further decrease the concentration of residual metals (i.e., more than 40% leaching efficiency for Mn, around 20% leaching efficiency for Zn, and 5% leaching efficiency for Cu) and simultaneously neutralizing the pH of the substrate. A standardized environmental leaching test was performed on every leaching residue to evaluate the performance of the process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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