Leaching and recovery of rare earth elements, copper, nickel, silver and gold from used smartphone circuit boards
Notice bibliographique
Résumé
Printed circuit board (PCB) assemblies constitute a concentrated source of valuable metals. This study evaluates the performance of a complete hydrometallurgical process for extracting and recovering rare earth elements (REE), Cu, Ni, Ag and Au from leachates produced from PCB found in smartphones via four selective leaching steps. In a REE leachate ([Dy] = 43 mg/L, [Gd] = 5 mg/L, [Nd] = 266 mg/L, [Sm] = 35 mg/L, [Tb] = 8 mg/L, [Ho] = 2 mg/L), 92 % of REE was precipitated at room temperature with H 2 C 2 O 4 /REE molar ratio of 2/1. Calcination of the REE-oxalate precipitates at 800 °C resulted in a mixture of rare earth oxides (REO) with a 91 % purity. From the base metal leachate ([Cu] = 19,376 mg/L and [Ni] = 1,264 mg/L), Cu was electrodeposited during 120 min (pH = 3, current 270 A/m 2 ) while Ni was precipitated by addition of oxalic acid (H 2 C 2 O 4 /Ni molar ratio of 2/1, pH 4.4, T = 60 °C, t = 60 min), followed by calcination at 600 °C for 4 h to form NiO (93 % purity). Three oxidative leaching steps (10 % w/v solids, T = 80 °C, t = 180 min, 1.0 M H 2 SO 4 , 67 g H 2 O 2 /L, T = 80 °C, t = 180 min) solubilized 97 % of Ag. Subsequently, with the addition of Cu (Cu/Ag mass ratio of 2), at room temperature and 120 min, Ag was precipitated 99.4 % in the first leachate ([Ag] = 488 mg/L). A Zn/Au mass ratio of 30 precipitated 99.1 % of gold at the room-temperature from the gold leachate ([Au] = 107 mg/L).
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 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 ».