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Enregistrement W4407790500 · doi:10.3390/min15030196

Comparison of Ferronickel Alloys Produced via Microwave and Conventional Thermal Concentration of Pyrrhotite Tailings

2025· article· en· W4407790500 sur OpenAlexafffund
Michael Jaansalu, C.A. Pickles

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMicrowave-Assisted Synthesis and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPyrrhotiteFerroalloyTailingsMaterials scienceMicrowaveMetallurgyThermalLateriteMineralogyEnvironmental scienceGeologyThermodynamicsPyriteNickelEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In modern nickel mineral processing operations, the aim is to separate pentlandite from gangue minerals. One of these gangue minerals, pyrrhotite, contains up to 1 wt% Ni but is disposed of as waste, i.e., as tailings. Declining sulfide ore grades and increasing nickel demand have led to renewed interest in extracting nickel from pyrrhotite tails. One proposed process is thermal concentration, which aims to recover the nickel as a ferronickel alloy via thermal treatment at temperatures greater than 900 °C. Achieving these temperatures requires substantial energy input as the reactions involved are highly endothermic. In the present research, microwave radiation was used to process a reaction mixture consisting of a concentrate of pyrrhotite tails, iron ore, and metallurgical coke. The fundamental property that determines the interaction of microwaves with a material is complex permittivity. It was found that the reaction mixture had very high real and imaginary permittivities, making it a good candidate for microwave treatment. An input power of 800 W of microwave radiation (2450 MHz) was then employed to heat various reaction mixtures for thermal treatment times of 120, 300, and 600 s. The ferroalloy grades (6–7.5 wt% Ni) were comparable to those produced by conventional heating and to those obtained by other authors using conventional heating techniques. The microwaved samples had increased metallization of nickel, which was attributed to increased melting due to the higher internal temperatures.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,398

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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