Accurate characterization of graphite in ores and black mass using an innovative sample preparation method for automated mineralogy
Notice bibliographique
Résumé
Automated mineralogy systems are widely used for the mineralogical characterization of powder samples for mineral processing purposes. This characterization method requires the mineral powder to be embedded in a resin (polished block (PB) preparation). Very quickly, some problems linked to polished block preparation arose. This particularly involves the mineral settlement in the liquid resin due to differences in mineral size and density. Several authors have suggested solutions to overcome the error results due to the PB preparation method, such as vertical section, the addition of sized graphite, dynamic hardening, and the addition of black carbon (BC) to increase resin viscosity avoiding mineral settlement. Only the BC method resolved all the errors associated with the PB preparation. Indeed, it eliminated the mineral settlement and provided excellent spatial dispersion of particles on the observation surface, ensuring better mineral quantification and liberation/association estimation, except for the graphite-bearing samples. In fact, as graphite shows no contrast with resin under back-scattered electron-based based images, it cannot be characterized by the automated mineralogy systems. few studies have addressed this problem by the addition of carnauba wax or iodoform to contrast resin and graphite. The iodoform was easy to use and provided better contrast compared to carnauba wax. This work presents an innovative polished block preparation method that combines CB and iodoform to prevent both particle settlement and to contrast the resin and graphite which was very challenging. The obtained results are highly satisfying and comparable to those of standard characterization techniques such as XRD and chemical assay. This new preparation method is highly useful for graphite-bearing black mass (obtained from battery recycling) characterization by automated mineralogy systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».