Process and model of a chemically buffered supported liquid membrane system for cobalt extraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Cobalt is a valuable metal whose total annual supply from recycling is projected to be 34 000 t by 2030, primarily from batteries. Supported liquid membrane (SLM) technology is emerging as a promising technology alternative to conventional hydrometallurgy for cobalt recovery. RESULTS This work featured the development of a novel physics‐based computational fluid dynamics simulation for cobalt extraction from acetate‐buffered synthetic Co–Ni solution in a hollow‐fiber SLM system. The system involved cobalt and nickel, both at 0.167 mol L −1 initial concentration, sodium acetate buffer at 0.5 mol L −1 and pH adjusted to 5.85 with KOH or H 2 SO 4 . The process module had 57 m 2 active surface area with a single fiber modeled as a cylindrical tube of 200 μm in diameter and 0.85 m in length in the Poiseuille flow regime with a total flow rate of 5.5 L min −1 . At the fiber wall, an acidic organophosphorus SLM was present, where ion exchange between Co 2+ and H + occurred. Using experimental cobalt mass transfer rates dependent on Co 2+ concentration and the acetate p K a , simulation results within 5% of operational data were obtained for outlet Co 2+ concentration and pH. Parametric effects of feed flow rate and buffer concentration were explored to enhance system design and performance. CONCLUSIONS The simulation was validated with good fidelity against measurements from an industrial‐scale module. The results show near‐optimal cobalt recovery possible at the test flow rate, even with sodium acetate buffer at 100 mol m −3 , about 20% of the trial‐run level. The model is sufficiently general and fundamental, thus readily adaptable to other SLM systems. © 2025 His Majesty the King in Right of Canada. Journal of Chemical Technology and Biotechnology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry (SCI). Reproduced with the permission of the Minister of Innovation, Science, and Economic Development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».