Mass balance and economic study of a treatment chain for rare earths, base metals and precious metals recovery from used smartphones
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, a comprehensive hydrometallurgical process was developed for the recovery of several types of metals from used cell phone printed circuit board assemblies. The overall process is divided into four stages of selective leaching of rare earth elements (REE), copper, nickel, silver and finally gold. After solubilization, the metals were purified using precipitation, solvent extraction, electrodeposition, and cementation techniques. Laboratory pilot-scale tests of the complete smart phone printed circuit board processing line showed REE, copper, nickel, silver, and gold recovery efficiencies of 78.0 %, 98.8 %, 81.8 %, 100 % and 96.1 %, respectively. The purity of the products obtained is evaluated at 94.8 % for rare earth oxides (70.0 % Nd2O3, 18.5 % Pr2O3, 2.8 % Dy2O3 and 2.4 % Sm2O3), 99.8 % for elemental copper, 94.3 % for nickel oxide, 93.8 % for silver and 89.3 % for gold. A scenario involving the installation of a plant processing 1 t/h of waste was evaluated using SuperPro Designer software. For a total investment of $53.22 million and an operating cost of $18.23 million per year, the main revenue is $65.77 million per year, with a return on investment of 91.6 % and a payback period of 1.1 years.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».