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.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».