Sustainable Recovery of Rare Earth Metals from Smartphone Display using Nanoengineered Cellulose
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recycling rare earth elements (REEs) from electronic waste has gained significant attention over the last decade. A sustainable, fast, and selective extraction technique for rare earth metals hardly exists despite that. This work shows a selective rare earth metal recovery from a mobile phone display using a carboxylate functionalized cellulose (CFC). The nanoengineered CFC is water‐dispersible and prepared from affordable, readily available cellulose precursor. It is shown that the REEs present in the mobile phone display instantaneously form a precipitate with CFC, which is easily separated by centrifugation. As low as 150 ppm, the total concentration of REEs in the leachate is required to form a precipitate. The total removal capacity of the REEs in the leachate is 252 ± 4 mg per gram of CFC. In addition, the precipitate formation occurs within 10 s, which to our knowledge, is the best‐reported removal time so far. It is observed that when the total concentration of the REEs in the leachate is 150 ppm or above, the removal capacity of CFC is quite efficacious and unperturbed by the presence of other metal ions. Solar electrodeposition method is utilized to recover rare earth metal and their oxide from the precipitate.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».