A Bioleaching Process for Sustainable Recycling of Complex Structures with Multi-Metal Layers
Notice bibliographique
Résumé
Industrial waste is accumulating, while primary metal resources are depleting. Bioleaching has been shown to be a cost-effective and environmentally friendly approach to metal recovery from waste, but improved designs are needed for large-scale recycling. Metal components that are manufactured by electrodeposition over a mandrel can be difficult to recycle using conventional techniques due to their complex geometry and inner Ag coating. A sustainable biotechnology for separating Cu and Ag from waste electrodeposited components is presented. Two-step bioleaching experiments were performed, during which Cu was solubilized by Fe3+ regenerated by Acidithiobacillus (At.) ferrooxidans CF3 and a consortium of ten acidophilic Fe2+-oxidizers. High Cu recovery rates were achieved in agitated flasks (22 °C, pH 1.9), with At. ferrooxidans solubilizing 94.7% Cu in 78 days and the consortium 99.2% Cu in 59 days. Copper bio-solubilization was significantly accelerated in a laboratory-scale bioreactor (32 °C, 1 L air min−1) using the bacterial consortium adapted to elevated Cu concentrations, reaching >99.6% Cu extraction in only 12 days. The bioreactor was dominated by Leptospirillum and Acidithiobacillus, with their proportions changing (from 83.2 to 59% of total reads and from 3.6 to 29.4%, respectively) during the leaching process. Dissolved Cu was recovered from the bioleachates (containing 14 to 22 g Cu L−1) using electrowinning; >99% of the Cu was deposited (with Cu purity of 98.5 to 99.9%) in 3.33 h (at current efficiency between 80 and 92%). The findings emphasize the importance of a bioleaching system design to achieve economical separation of base and precious metals from industrial wastes. The presented technology minimizes waste generation and energy consumption. On a larger scale, it has the potential to contribute to the development of industrial recycling processes that will protect natural resources and contribute to the Net Zero target.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».