Feasibility of Recovering Valuable and Toxic Metals from Copper Slag Using Iron-Containing Additives
Notice bibliographique
Résumé
One of the greatest environmental challenges in metal extraction is the generation of a large amount of slag. Most of these slags contain insufficient amounts of valuable metals for economical revalorization, but these concentrations may be harmful for the environment. At present, more than 80% of the global copper products are obtained by the smelting process, where the major by-products are various slags containing a broad range of almost all known elements. In this study, valuable and potentially harmful elements were recovered from mining waste using gravity separation and gravity settling. The settling process was enhanced by injecting coke, ferrocarbon, ferrosilicon, and ferrosulfide. In total, 35 elements were detected in the samples using electron probe microanalysis. After the treatment, 89.4% of the valuable, toxic, and trace elements gathered in the newly formed matte after maintaining the copper slag for four hours at 1300 °C and adding ferrosilicon. The metallic constituents of slags could be an important source of raw materials and they could be considered an environmentally beneficial source of copper and other materials. Suggested practices can prevent harmful elements from entering the environment, generate value from the gathered metals, and make the remaining slag suitable for construction or mine backfill materials. The present article also assesses the challenges in slag processing by the pyrometallurgical route and provides a roadmap for further investigations and large-scale studies.
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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) | 0,000 | 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 ».