MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391486216 · doi:10.3390/min14020162

Chalcopyrite Leaching in Ferric Sulphate: The Effect of Fe3O4-CuFeS2 Galvanic Couple on the Cu Dissolution

2024· article· en· W4391486216 sur OpenAlexaff
Kolela J. Nyembwe, Elvis Fosso‐Kankeu, F.B. Waanders, Bhekie B. Mamba, Martin Mkandawire

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesUniversity of South AfricaUniversity of JohannesburgNorth-West University
Mots-clésDissolutionChalcopyriteLeaching (pedology)Galvanic cellFerricMagnetiteChemistryInorganic chemistryMetallurgyMaterials scienceCopperGeologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Galvanic interactions present alternative strategies to achieve a more efficient Cu dissolution from CuFeS2. The present work studied the interaction between chalcopyrite–magnetite (CuFeS2-Fe3O4) in acidified ferric sulphate Fe2(SO4)3-H2SO4 at a solution pH of 1.8 and a temperature of 25 or 50 °C. The addition of Fe3O4 to CuFeS2 forms a galvanic couple, which positively impacts the dissolution of Cu. The results showed that the presence of Fe3O4 led to high and fast Cu dissolution rates and decreased significantly the activation energy, from 83 to 57 kJ/mol. In addition to that, the solid residues revealed that CuFeS2 dissolution produced intermediate Cu-S-rich phases: CuS, Cu2S and Cu5FeS4, which appeared to envelop CuFeS2, had no observable intermediate phase while in the presence of Fe3O4. The results showed that 94% of Cu could be recovered after 5 h of leaching at 50 °C at a Fe3O4/CuFeS2 ratio of 4:1 and a 460 mV Ag/AgCl solution potential. The findings of this study present an option for efficient Cu dissolution from CuFeS2 in ferric sulphate at atmospheric pressure.

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)0,001
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 enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMineralsMême sujetMetal Extraction and BioleachingTravaux en français237 207