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Enregistrement W4405433836 · doi:10.1016/j.clet.2024.100863

Selective zinc recovery from spent alkaline batteries via multistage leaching with ammonium salts

2024· article· en· W4405433836 sur OpenAlex
Noelia Muñoz García, J.L. Valverde, Beatriz Delgado Cano, Jacques Huot, Michèle Heitz, Antonio Avalos Ramírez

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCleaner Engineering and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresCentre National en Électrochimie et en Technologies EnvironnementalesInnovation and Economic Development Trois RivièresUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésLeaching (pedology)Ammonium hydroxideCarbonateAmmoniumAmmonium carbonateZincHydroxideChemistrySelective leachingAlkaline batteryNuclear chemistryInorganic chemistryEnvironmental scienceOrganic chemistrySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recycling of metals from spent alkaline batteries is essential for their proper management and for promoting sustainable battery consumption. Hydrometallurgical recycling techniques, such as leaching, are becoming important in batteries recycling. In this study, Zn has been selectively recovered from the black mass (BM) of spent alkaline batteries via chelating leaching using ammonium salts as chelating agents in single and multistage leaching units. The effect of leaching agent concentration, temperature, solid/liquid (S/L) ratio, a neutral leaching pretreatment and addition of ammonium hydroxide (NH 4 OH) to the leaching solution on the selective Zn extraction was studied. Results of single-stage leaching revealed a maximum Zn extraction efficiency of 69.3 ± 0.4 wt % using a 2M ammonium carbonate ((NH 4 ) 2 CO 3 ) solution at 25 °C and S/L ratio of 1/10 (g of BM/mL of solution). The addition of NH 4 OH 1M increased Zn extraction to 79.0 ± 1.9 wt %. These single leaching conditions were used to test three multistage leaching systems: solid-flowing in series, liquid-flowing in series and solid-liquid countercurrent. The recovery efficiency was maintained and sometimes it was improved in multistep configurations, reaching a maximum recovery efficiency of nearly 90 wt%. Additionally, cumulative zinc extraction across the multistage leaching setups was as follows: 145.6 g Zn/kg BM in the 3-unit-solid-flowing in series, 433.5 g Zn/kg BM in the 4-unit-liquid-flowing in series, and 132.46 g Zn/kg BM in two-unit countercurrent leaching. These concentrations were obtained using a raw BM containing 240.9 g Zn/kg BM. These results show that zinc can be selectively extracted from matrices containing other metals, allowing the development of efficient and cost-effective methods for recycling resources from spent batteries.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,693

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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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