Bioleaching for the recovery of rare earth elements from industrial waste: A sustainable approach
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.
Notice bibliographique
Résumé
• Rare Earth Elements (REEs) are vital for modern technology and renewable energy. • Industrial waste is a promising alternative for REEs. • Conventional REE extraction methods are environmentally harmful. • Bioleaching offers a sustainable, eco-friendly method for REEs recovery. • Bioleaching requires optimization for higher REE recovery efficiency. Rare earth elements (REEs) play an important role in various high-tech technologies, including renewable energy systems, electronics, and catalytic converters. The increasing demand for REEs, coupled with their limited and geographically constrained natural deposits, necessitates the exploration of alternative sources. Industrial wastes including electronic waste, phosphogypsum, and coal fly ash are rich in REEs and present a promising reservoir for these critical elements. Typically, REE extraction is carried out using conventional methods such as solvent extraction, roasting, and acid leaching. However, these methods are not eco-friendly and pose environmental challenges, such as dust generation, high energy requirements, and harmful gas emissions. Therefore, there is a pressing need to explore alternative, eco-friendly methods to overcome these challenges. Bioleaching offers a sustainable solution to solubilize REEs from industrial waste, presenting a greener approach to resource recovery. This review comprehensively discusses the bioleaching of REEs from various industrial waste streams. It critically discusses the challenges faced in bioleaching, such as process scalability and efficiency, and explores prospects, emphasizing the potential of bioleaching to revolutionize the REE supply chain.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle