Rare Earth Elements Recovery Using Selective Membranes via Extraction and Rejection
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Recently, demands for raw materials like rare earth elements (REEs) have increased considerably due to their high potential applications in modern industry. Additionally, REEs' similar chemical and physical properties caused their separation to be difficult. Numerous strategies for REEs separation such as precipitation, adsorption and solvent extraction have been applied. However, these strategies have various disadvantages such as low selectivity and purity of desired elements, high cost, vast consumption of chemicals and creation of many pollutions due to remaining large amounts of acidic and alkaline wastes. Membrane separation technology (MST), as an environmentally friendly approach, has recently attracted much attention for the extraction of REEs. The separation of REEs by membranes usually occurs through three mechanisms: (1) complexation of REE ions with extractant that is embedded in the membrane matrix, (2) adsorption of REE ions on the surface created-active sites on the membrane and (3) the rejection of REE ions or REEs complex with organic materials from the membrane. In this review, we investigated the effect of these mechanisms on the selectivity and efficiency of the membrane separation process. Finally, potential directions for future studies were recommended at the end of the review.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle