Artificial Laterite from Acid Leaching of Ultramafic Rocks: Mobilization, Enrichment, and Extraction of Critical Metals
Notice bibliographique
Résumé
Natural weathering of ultramafic rocks produces laterites that host nickel (Ni) and cobalt (Co) which are critical to a renewable energy transition. Here, we performed sulfuric acid leaching on an ultramafic rock, which produces an iron (Fe)-rich residue that concentrates Ni and Co on laboratory time scales, herein termed artificial laterite . Nickel and Co in the artificial laterite are up to 5 – 7 times enriched relative to the raw material and close to their cutoff grades of natural laterite ores. The most Ni-and Co-rich artificial laterite is dominated by poorly crystalline ferrihydrite as revealed by synchrotron-based powder diffraction (PD) and X-ray absorption spectroscopy (XAS, Fe K-edge). By reacting this artificial laterite with aqueous Fe(II) at circumneutral pH and ambient temperature, release of structurally bound Ni and Co is markedly enhanced. Followed by mild acid extraction, total recovery of Ni and Co is around 80%. Meanwhile, impurities such as coprecipitated silica with ferrihydrite would not negatively impact metal release. Our work demonstrates that acid leaching of ultramafic source rocks can generate artificial laterites that are more reactive than their natural counterparts. Furthermore, leaching of these rocks releases magnesium (Mg), an important cation for carbon mineralization, potentially offsetting carbon emissions during metal extraction.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».