Separation of rare earth elements via pickering emulsion: A sustainable approach to physicochemical beneficiation
Notice bibliographique
Résumé
Separating rare earth elements (REE) bearing minerals from their associated gangue minerals, such as dolomite and calcite, is challenging, particularly for fine particle size, due to their similar physicochemical surface properties. To exploit the small differences in surface properties between the gangue and the REE minerals, a solid stabilized emulsification (SSE) process was developed to concentrate the fine REE minerals, bastnaesite, and monazite, from carbonate minerals. Our study examines the minerals’ surface properties, contact angle, and zeta potential, on the resulting mineral-oil–water emulsion systems. The mineral separation occurred naturally, without surface modifiers, using key operating parameters, like moderate agitation (450 rpm), low oil viscosity (< 20 cSt), and a pH ranging from 6 to 10. In the fine ore (< 38 µm), REE-bearing minerals, predominantly liberated or highly exposed, had a strong affinity for the oil phase (contact angle > 59°), compared to the carbonate minerals (contact angle < 48°), which remained in the aqueous phase. As monazite and bastnaesite, particularly monazite, tended to attach to the oil, a 68 % REE recovery and an enrichment ratio of 2.9 occurred in a single-stage emulsification process. This study showcases SSE as a promising sustainable solution for rare earth beneficiation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».