Flotation of lithium ores to obtain high-grade Li<sub>2</sub>O concentrates. Are there any mineralogical imitations?
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 -Länttä (Finland) and Gonçalo (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 Länttä, 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 Gonçalo and that can be concentrated by froth flotation up to 4.50 % Li2O.Taking into consideration the Li2O content of both Lӓnttӓ spodumene and Gonçalo 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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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».