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Enregistrement W4387119927 · doi:10.1080/00084433.2023.2260664

Leaching kinetics of tungsten in scheelite tailings in sodium carbonate solutions at low temperatures (25–75°C)

2023· article· en· W4387119927 sur OpenAlexaff
Terry C. Cheng, Ceferino Soriano, Heather E. Jamieson, Hendrik Falck

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesQueen's UniversityNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheeliteTailingsLeaching (pedology)TungstenSodium carbonateKineticsChemistryCarbonateMineralogySodiumGeologySoil sciencePhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The leaching kinetics of tungsten in scheelite tailings in sodium carbonate solutions at low temperatures (25–75°C) were found to closely follow the predicted values based on the shrinking core model (SCM), originally developed at elevated temperatures (150–190°C). Temperature demonstrated a profound positive effect on the leaching kinetics of scheelite. The apparent rate constants, k values, determined from leaching the scheelite tailings at low temperatures, were found to be a few orders of magnitude lower than those obtained at elevated temperatures (i.e. ∼ 10−7 vs. 10−4 s−1). The time required to extract over 90% of tungsten was estimated to be 15 days at 75°C, in contrast to 2 h at 200°C. The experimental kinetic data from leaching the scheelite tailings were found to consistently outperform the kinetic model prediction, by as much as 70% and 400% at 50 and 25°C, respectively. As observed at elevated temperatures, an increase in sodium carbonate concentration or agitation speed had little effect on the leaching kinetics at low temperatures. This study demonstrated the potential use of sodium carbonate solutions as a non-aggressive lixiviant in a percolation or dump leach operation, which could be considered as an environmentally viable reprocessing option for scheelite tailings.

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 enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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