A novel process for the treatment of steelmaking converter dust: Selective leaching and recovery of zinc sulfate and synthesis of iron oxides@HTCC photocatalysts by carbonizing carbohydrates
Notice bibliographique
Résumé
A large amount of converter dust (CD) is generated annually, posing serious environmental problems due to its zinc content. Moreover, zinc mainly exists in the form of inert ZnFe 2 O 4 in CD, which negatively affects the leaching efficiency of zinc. On the other hand, the photocatalytic activity of hydrothermal carbonation carbon (HTCC) is restricted by its wide bandgap, poor charge-transfer ability, and inconvenience of recycling. This work presents an oxygen pressure leaching method to selectively leach Zn from CD. In this process, not only the decomposition of ZnFe 2 O 4 is effectively promoted to increase zinc recovery, but also Fe 2+ in the solution is skillfully oxidized and hydrolyzed to solid Fe( OH )SO 4 . Under the optimum conditions, the leaching efficiency of zinc reached 98.8%, and 86.3% of iron remained in the leach residue, realizing the one-step separation of zinc and iron. Furthermore, the leach residue was successfully applied to synthesize a magnetically recyclable iron oxides@HTCC composite photocatalyst .
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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 | 0,000 | 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 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 ».