The recycling of sulphur in waste and conversion to manganese sulphate: Process optimization, kinetic study, mechanistic insights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Waste sulphur produced in industrial processes is often exposed to the air, and its diffusion and combustion in the environment can produce harmful substances, posing a significant risk to ecological safety and human health. Herein, a novel method for the direct treatment of solid sulphur with manganese dioxide based on a simple sealed reactor is proposed. Significantly, the developed sulphur treatment technology could prepare high purity manganese sulphate at the same time. Under the optimum conditions of the reaction temperature of 187.2°C, reaction time of 21.6 h, sulphuric acid loading of 1.00 mol ∙ L −1 , and manganese dioxide dosage of 4.00 mol ∙ mol‐S −1 derived by the response surface method (RSM), the removal efficiency of sulphur could reach near 100%, and the purity of the manganese sulphate product obtained was more than 98%. Kinetic model fitting analysis and several characterization methods were adopted to confirm that the reaction process between sulphur and manganese dioxide follows the unreacted nuclear model controlled by surface chemical reaction, and the transformation paths of Mn and S elements were proposed. This study provides a novel method for the resource treatment of waste sulphur and the preparation of high purity manganese sulphate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».