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Enregistrement W4386996928 · doi:10.3390/su151914068

A Bioleaching Process for Sustainable Recycling of Complex Structures with Multi-Metal Layers

2023· article· en· W4386996928 sur OpenAlexaff
Eva Pakostová, Anuradha Herath

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioleachingBioreactorAcidithiobacillusAcidithiobacillus ferrooxidansLeaching (pedology)MetallurgyElectrowinningChemistryMetalLaboratory flaskHydrometallurgyPulp and paper industryNuclear chemistryCopperMaterials scienceWaste managementEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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