Sustainable Leaching of Cu, Ni, and Au from Waste Printed Circuit Boards Using Choline Chloride-Based Deep Eutectic Solvents
Notice bibliographique
Résumé
Electronic waste (e-waste) is becoming a serious problem that impacts the environment due to its fast-growing volume. This rise is linked to high electronic and electrical equipment production to meet the increasing demand for high-end electronic devices. Conventional e-waste recycling approaches, including hydrometallurgy and pyrometallurgy, often involve substantial water and energy consumption and the generation of by-products, such as the emission of toxic gases or hazardous effluents. Within this context, solvometallurgy has emerged as a compelling alternative, whereby green non-toxic non-aqueous solvents, namely deep eutectic solvents (DESs), are used to extract and recover the metals with minimal water and harsh acid/base chemical use. The current study presents the solvo-leaching results of critical and strategic metals, i.e., copper (Cu) and nickel (Ni), and precious metals, i.e., gold (Au), from waste printed circuit boards (PCBs). Five different DESs were tested at mild conditions, namely at a temperature of 65 °C, a stirring speed of 300 rpm, a solid/liquid ratio of 10 g/L, and in the presence of iodine (I2) for 96 h. Among the different solvents tested, the one consisting of choline chloride (ChCl), acetic acid (AA), and I2 emerged as the optimal solvent, leading to the selective extraction of 99% of Cu, 92% of Ni, and 90% of Au from the PCB powder.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».