Flotation of lithium ores to obtain high-grade Li<sub>2</sub>O concentrates. Are there any mineralogical imitations?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The current lithium demand for batteries in general and namely for the electrical vehicle, awakened the attention for mineral processing of lithium ores. The largest lithium reserves are in brines from western South America and in pegmatites. Throughout Europe it is possible to identify several lithium deposits, namely in granitic pegmatites. An efficient mineral processing approach could be the key for an economically viable mining project. This work addresses a mineral processing study by froth flotation of samples collected in two European lithium ore pegmatites deposits -Lntt (Finland) and Gonalo (Portugal) and aims at paying attention to some mineralogical features that can decrease the mineral processing efficiency and consequently the upgrading of the Li2O concentrates. In the case of Lntt, spodumene is the main lithium mineral and a grade of 5.20 % Li2O is the maximum obtained in the concentrates, whilst lepidolite is the lithium-bearing mineral in Gonalo and that can be concentrated by froth flotation up to 4.50 % Li2O. Taking into consideration the Li2O content of both Lntt spodumene and Gonalo lepidolite, respectively 7.0 and 5.58 % Li2O, higher concentrate grades would be expected. In both studied cases, very fine quartz and albite inclusions locked in lithium silicates were identified justifying the existence of a limitation for the processing technology. The mineral processing of the two pegmatites revealed the difficulty of producing Li2O close to the stoichiometry of the spodumene and lepidolite in either of these two ores.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle