Electrometallurgical recovery of nickel and vanadium from spent desulphurization catalysts using an acidic leaching–electrolysis technique
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spent desulphurization catalysts are considered a major secondary source of valuable metals. The contents of nickel and vanadium present in these catalysts, accompanied by environmental rules, have attracted scientists to explore diverse options for their effective processing. The electrometallurgy recovery of Ni and V from the spent desulphurization Ni‐Mo‐V/Al 2 O 3 catalyst is described in this study. Using flat plate graphite electrodes, the electrochemical deposition of Ni and V from spent catalyst in an acid solution (HNO 3 /H 2 SO 4 ) was investigated. By the central composite design of the response surface methodology, the effect of the operating factors was examined and optimized. At the ideal conditions of reaction temperatures of 84.0 and 42.0°C, electrolysis times of 5.6 and 4.4 h, liquid/solid ratios of 22.7 and 15.4 ml/g, and current densities of 229.0 and 255.6 A/m 2 , respectively, the recovery efficiencies of Ni and V were 81.96% and 93.07%. The statistical analysis revealed that the expected data ( R 2 = 0.9984 and R 2 = 0.9883) were in good agreement with the observed data ( R 2 = 0.9984), with an average variation from experimental data of 0.78% and 0.65% for the optimum conditions of Ni and V recovery, respectively. It shows that the Ni and V nanoparticles deposited have a spherical form with purities of 84.39% and 90.76%, respectively. Because of its great efficiency and purity, the current study can provide a dependable procedure for extracting Ni and V from solid waste.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».