NORTH AMERICAN STEELMAKING SLAGS-A SOURCE FOR CRITICAL ELEMENTS
Notice bibliographique
Résumé
The need for critical minerals will continue to rise as the world population continues to grow and the world strives to limit global warming. Countries determine their critical minerals lists based on the minerals and elements that are sensitive to supply chain disruptions or are in limited supply. The traditional source for critical minerals has been mineral deposits. These deposits take decades to bring into production and hundreds of millions of dollars. There is an advantage to sourcing these elements from waste due to the immediate availability of the waste and the relatively inexpensive cost to obtain it. Steelmaking slag is a waste type that is produced as steel is made. This study shows that the North American steelmaking slag analyzed contains 17 critical elements (Al, Ba, Co, Cr, Cu, Mg, Mn, Mo, Ni, P, Sb, Sc, Ti, V, W, Zn, Zr) as well as 9 of the rare earth elements (Dy, Eu, Gd, La, Lu, Pr, Tb, Y, Yb). Recovering value from steel slags is an underexplored area of research. Extraction techniques include pyrometallurgy, hydrometallurgy, and biohydrometallurgy. Biohydrometallurgy looks to be a promising extraction technique from cost and environmental perspectives. As long as steel is produced, there will be a source of steelmaking slag, which makes this type of slag waste a "renewable" resource for critical elements.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».