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Enregistrement W4413031354 · doi:10.1016/j.jece.2025.118475

Impact of operational parameters on arsenic impurities in Sb2O3(s) and Bi2O3(s) recovery from copper electrorefining: A viable alternative to refiners?

2025· article· en· W4413031354 sur OpenAlexaff
J. Lehmann, Sandra Pavón, Martin Bertau, Guillermo Ríos, Alexánder Gómez Mejía, M. Hermassi, J. López, José Luis Cortina

Notice bibliographique

RevueJournal of environmental chemical engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesEIT RawMaterialsMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesAgencia Estatal de InvestigaciónGeneralitat de CatalunyaChina Scholarship CouncilInstitució Catalana de Recerca i Estudis Avançats
Mots-clésElectrowinningArsenicCopperMetallurgyImpurityChemistryAntimonyEnvironmental scienceMaterials scienceElectrolyteElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The copper pyrometallurgical industry faces growing challenges from elevated impurities such as arsenic (As), antimony (Sb), and bismuth (Bi) in primary ores, complicating the production of high-purity copper (>99.99 %). Integrating ion-exchange (IX) polishing stages into electrorefining circuits offers a sustainable approach for selectively removing Sb and Bi, enabling their recovery as Sb₂O₃(s) and Bi₂O₃(s). However, residual arsenic, especially at high concentrations, remains a key obstacle to the direct valorisation of these by-products, requiring further purification. This study investigates several process strategies to reduce arsenic content and improve the purity of the recovered oxides. These strategies include: (i) optimising precipitation conditions across varying Sb/Bi and As molar ratios; (ii) employing iodide as a catalytic reductant; (iii) introducing washing steps to purify intermediate oxychlorides; and (iv) applying chelating agents during the oxide conversion process. Since Sb and Bi are typically recovered in separate industrial processes, their commercial valorisation relies on generating high-purity concentrates suitable for external refining. Following process optimisation, final products exhibited arsenic concentrations below 0.2 % in Sb₂O₃(s) and Bi₂O₃(s) when derived from feeds with high Sb/As and Bi/As molar ratios. For more challenging feed compositions with lower Sb/As and Bi/As ratios, arsenic levels remained below 0.5 % in Sb₂O₃(s) and 1.0 % in Bi₂O₃(s). Although these improvements are significant, impurity levels still exceed the thresholds for most direct-use industrial applications, confirming that additional refining remains necessary. As downstream treatment may reduce product value by up to 50 %, a clear trade-off exists between purity and process complexity that must be carefully considered for industrial application.

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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,535

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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'admission1
Résumé présentoui

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