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Enregistrement W4405221188 · doi:10.1016/j.ces.2024.121051

Temperature impact on xanthate adsorption and microflotation of galena, sphalerite, and pyrite

2024· article· en· W4405221188 sur OpenAlexafffund
D. S. Pashkevich, S. Mohammadi-Jam, Ozan Kökkılıç, Kristian E. Waters

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésXanthateSphaleriteGalenaPyriteAdsorptionChemistryInorganic chemistryEnvironmental chemistryMineralogyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Temperature effect on the flotation of galena, sphalerite and pyrite were investigated. • The microflotation yields corresponded well with the inverse gas chromatography surface energy results. • Adsorption kinetics of sodium isopropyl xanthate was heavily controlled by pH, temperature, and copper sulfate concentration. • Lower recovery of sphalerite at higher temperatures may be explained by the formation of calcium carbonate precipitates. • Lower recoveries at lower temperatures may be explained by a shift in the xanthate – oxy-complexes equilibrium. Selective flotation of lead–zinc ores is a process with many variables and a delicate balance of external (such as temperature) and internal factors (reagent concentrations, surface alterations). The purpose of this study is to explore flotation selectivity issues arising from changes in flotation pulp temperature. A deeper understanding of these issues can help to clarify industrial scale flotation discrepancies observed at different temperatures. Therefore, this paper provides insight into potential theoretical contributors to this balance, as well as assesses their affinity to temperature changes. These theoretical calculations assist in explaining observed variations in adsorption and microflotation results with temperature. Other statistically significant parameters influencing adsorption performance included xanthate concentration, copper sulfate dosage, and pH. Adsorption selectivity calculations were performed on individual mineral responses, which give insights into potential trends in the separation of galena, sphalerite, and pyrite. Adsorption results also confirmed current perceptions of the adsorption mechanism of dextrin. It has been shown that xanthate adsorption had the highest performance for galena among the three tested minerals. Scanning electron microscopy and EDS results allowed the extrapolation of a potential mechanism contributing to sphalerite depression at 45 °C. Inverse gas chromatography provided surface energy heterogeneity maps of the minerals. Surface energy values were generally in line with microflotation performance. The highest surface energy heterogeneity was observed for galena at 5 °C and for sphalerite at 45 °C. The role and variations in dissolved oxygen and lime dosages with temperature were also discussed with regard to flotation performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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