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Enregistrement W4411047435 · doi:10.1016/j.cep.2025.110377

Process development for biooxidation of refractory gold ore using Ferroplasma acidophilum: A bench-scale case study of gold recovery

2025· article· en· W4411047435 sur OpenAlexafffund
Mohammad Hossein Karimi Darvanjooghi, Sara Magdouli, Satinder Kaur Brar

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering and Processing - Process Intensification · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of OttawaYork University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsYork University
Mots-clésRefractory (planetary science)Gold oreMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effects of biooxidation using Ferroplasma acidiphilum on gold recovery from high-grade (HGOS) and low-grade ore samples (LGOS). Pretreatment methods are caaried out in stirred tank reactors and column tests. Results showed that the stirred tank reactor yielded higher recovery rates for key elements, with gold recovery reaching 55 % for HGOS compared to 40 % for LGOS using the column test. Optimal conditions for biooxidation were identified, including aeration flow rates of 1.0–1.5 L/min and agitation speeds of 300–450 rpm, which facilitated effective microbial activity and pyrite dissolution. During cyanidation, gold recovery was highest at a pH of 10.5, with up to 60 % recovery at 8 (g/L) NaCN. However, at pH levels above 11, gold recovery decreased to around 40 % due to competing chemical species and metal hydroxide precipitation. The study also found that extending cyanidation time enhanced gold recovery, with significant increases observed within the first 10 h.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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