An optimisation study for leaching synthetic scheelite in H <sub>2</sub> SO <sub>4</sub> and H <sub>2</sub> O <sub>2</sub> solution
Notice bibliographique
Résumé
Tungsten production primarily relies on scheelite, a secondary resource due to its complex ore composition and lower grade compared to high-grade wolframite. Synthetic scheelite gains significance for its low impurity content and accessibility in ongoing laboratory-based investigations. Recent advancements offer a feasible environment-friendly leaching method using a mixed solution of H2SO4 and H2O2 under normal pressure and moderate temperatures. However, comprehensive research on this novel method is lacking, emphasising the need for collaborative exploration and operational optimisation. The present work is to provide insights and improvements in reagent usage to promote economic and environmental sustainability. A detailed investigation into the thermal decomposition process was also conducted without compromising leaching efficiency. The findings suggest the potential for eco-friendly lixivium recycling with reduced levels of chemicals, decreasing operational costs. Notably, optimising the thermal decomposition duration to 6 hours at an L/S (mL/g) ratio of 10 enhances H2WO4 crystallization. Furthermore, experiments without H2SO4 supplementation highlight the system's optimisation potential. Finally, the leaching process was optimised by decreasing H2SO4 concentration to 1 mol/L from 3 mol/L, increasing the temperature to 60°C, and extending the leaching duration to 120 minutes. This leads to a cost-effective synthetic scheelite leaching process with environmental benefits.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».