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Enregistrement W4378907262 · doi:10.3390/min13060743

Agitation Leaching Behavior of Copper–Cobalt Oxide Ores from the Democratic Republic of the Congo

2023· article· en· W4378907262 sur OpenAlexaff
Chaozhen Zheng, Kaixi Jiang, Zhanmin Cao, Derek O. Northwood, Kristian E. Waters, Haibei Wang, Sanping Liu, Kun’e Zhu, Hao Ma

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésLeaching (pedology)TailingsCobaltCopperOxideCobalt oxideChemistryMetallurgyHydrometallurgySulfideMetalCopper sulfideLixiviantCopper oxideNuclear chemistryMaterials scienceSulfuric acidGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agitation leaching is a promising technology in hydrometallurgy for treating copper–cobalt oxide ores. In this work, the behavior of oxide ores containing around 2.3% Cu and 0.3% Co received from Congo was investigated for varying particle size, acidity, pulp density, temperature, leaching time, and reduction potential. XRD, optical microscopy (OM), and ICP-OES methods were used to examine the chemical composition, morphology, and metal content of the samples. The copper and cobalt recovery reached 88.2% and 82.5%, respectively, at room temperature, with a leaching time of 4 h, a pulp density of 33%, an acidity of 178 g/L, and no reductant. The Cu and Co remaining in the leaching residue were found to be in their sulfide forms and coated with dense and fine calcium sulfate. To improve the metal recovery, a combination of flotation and agitation leaching of the flotation tailings method was adopted, after which the Cu and Co recovery reached 96.6% and 86.0%, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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