Termination-dependent surface chemistry of pyrochlore flotation: stability, hydration, and collector adsorption
Notice bibliographique
Résumé
Pyrochlore, the primary mineral in niobium-bearing ores, generates diverse surface terminations during comminution, which can influence subsequent froth flotation. Using density functional theory (DFT) simulations, we evaluated the stability of all possible low-index pyrochlore surface terminations and analyzed their interactions with water and amine collectors. The simulations revealed that oxygen-terminated surfaces are more stable than metal-exposed ones. We also examined hydration behavior, which precedes collector interaction during flotation. Oxygen-terminated surfaces readily undergo hydroxylation, forming strong covalent bonds and dense hydration layers, while metal-terminated surfaces exhibit weaker hydrogen bonding and greater hydrophobicity. To simulate pH-dependent flotation conditions, we investigated the adsorption of neutral and protonated amines on hydroxylated (hydrophilic) and bare (hydrophobic) surfaces. Importantly, this study is the first to explicitly consider twin surfaces—the metastable counterparts of thermodynamically favored planes that are generated by mechanical breakage—and to reveal their distinct surface terminations and reactivity. Contrary to the prevailing assumption that Nb–N bonding dominates, our results revealed multiple adsorption mechanisms. Notably, hydrophilic surfaces exhibited enhanced adsorption, especially in the presence of protonated collectors. These results emphasize the importance of considering termination-specific adsorption pathways and collector speciation when designing effective pyrochlore reagents. Elucidating these surface-dependent interactions provides new insights for the development of selective reagents.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».