Reduction–Sulfurization Smelting Process of Waste Hydrogenation Catalysts, Automotive Exhaust Purifier Waste Catalysts, and Laterite Nickel Ore
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Reduction–sulfurization smelting is an effective method for treating solid hazardous waste and recovering valuable components from them. In this work, a waste hydrogenation catalyst (WHC), an automotive exhaust purifier waste catalyst (AEPWC), a vulcanizer, and laterite nickel ore were mixed, and the reduction smelting behavior of this solid waste was investigated. XRD (X-ray diffractometry), TG-DSC (thermogravimetric/differential scanning calorimetry), SEM-EDS (scanning electron microscopy-energy dispersive spectroscopy), OM (optical microscopy), and ICP-OES (inductively coupled plasma-optical emission spectrometry) methods were used to examine the chemical composition, thermal stability, structure, and morphology, as well as the metal content of the samples. Under the Al 2 O 3 -FeO-SiO 2 ternary slag system, at a smelting temperature of 1450 °C, smelting time of 2 h, mass ratio of coke, pyrite, and CaO to waste catalysts of 16, 25, and 0%, respectively, nickel (Ni) and molybdenum (Mo) recovery reached 91.1 and 92.9%, respectively, where average PGMs (platinum group metals, platinum (Pt), palladium (Pd), rhodium (Rh)) recovery reached 96%, although vanadium (V) recovery was only 25.1%. The characterization of the slag shows that Al, Si, and Fe are mainly bound in the form of chemical compounds, while V is intercalated with ferro- or aluminosilicate, which hinders the reduction and sulfurization of V. A series of tests using reduction smelting without sulfurization were also conducted, after which the Ni, Mo, and V recovery reached 96.8, 96.6, and 89.7%, respectively, while PGMs (Pt, Pd, Rh) recovery ranges from 90.2 to 98.0%. The collaborative disposal of primary ore and multisource solid waste has been achieved through two process paths: reducing smelting and reducing sulfurization smelting, which provide reference for the collaborative smelting of multisource secondary resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».