Bioleaching of lithium from jadarite, spodumene, and lepidolite using Acidiothiobacillus ferrooxidans
Notice bibliographique
Résumé
Lithium (Li) is becoming increasingly important due to its use in clean technologies that are required for the transition to net zero. Although acidophilic bioleaching has been used to recover metals from a wide range of deposits, its potential to recover Li has not yet been fully explored. In this study, we used a model Fe(II)- and S-oxidising bacterium, Acidiothiobacillus ferrooxidans (At. Ferrooxidans), to extract Li from three different minerals and kinetic modelling to predict the dominant reaction pathways for Li release. Bioleaching of Li from the aluminosilicate minerals lepidolite (K(Li,Al) 3 (Al,Si,Rb) 4 O 10 (F,OH) 2 ) and spodumene (LiAl(Si 2 O 6 )) was slow, with only up to 14% (approximately 12 mg/L) of Li released over 30 days. By contrast, At. ferrooxidans accelerated Li leaching from a Li-bearing borosilicate clay (jadarite, LiNaB 3 SiO 7 OH) by over 50% (over 120 mg/L) in 21 days of leaching, and consistently enhanced Li release throughout the experiment compared to the uninoculated control. Biofilm formation and flocculation of sediment occurred exclusively in the experiments with At. ferrooxidans and jadarite. Fe(II) present in the jadarite-bearing clay acted as an electron donor. Chemical leaching of Li from jadarite using H2SO4 was most effective, releasing approximately 75% (180 mg/L) of Li, but required more acid than bioleaching for pH control. Kinetic modelling was unable to replicate the data for jadarite bioleaching after primary abiotic leaching stages, suggesting additional processes beyond chemical leaching were responsible for the release of Li. A new crystalline phase, tentatively identified as boric acid, was observed to form after acid leaching of jadarite. Overall, the results demonstrate the potential for acidophilic bioleaching to recover Li from jadarite, with relevance for other Li-bearing deposits.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».