Enhanced REE Sorption to MnO <sub>2</sub> with PO <sub>4</sub> and P <sub>2</sub> O <sub>7</sub> Ligands and Selective Desorption and Enrichment of Heavy REEs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Acid mine drainage contains elevated levels of Mn(II) and critical minerals, including cobalt and rare earth elements (REEs). Even under acidic conditions, these metals can adsorb to the surface of MnO 2, which can be formed in situ via Mn(II) oxidation by permanganate. To lower reagent costs, we investigated conditions in which only a fraction of Mn(II) was oxidized. Additionally, phosphorous-bearing ligands (PO 4, P 2 O 7 ) were added to alter the surface chemistry of MnO 2, optimizing REE recovery. In stock solutions containing only REEs and MnSO 4, with PO 4 and P 2 O 7 ligand concentrations as low as 3 mM, adsorption to MnO 2 was significantly enhanced over that occurring in ligand-free solutions. MnO 2 surface charge was substantially more negative when ligands were present. For a synthetic acid mine drainage (SAMD) solution, where only 30% of the Mn 2+ was precipitated, adding these same ligands led to better or similar REE recovery as when all Mn 2+ was precipitated with excess KMnO 4 . In scaled-up experiments, the amount of KMnO 4 and NaOH used was decreased by up to 74 and 80%, respectively, while achieving similar or higher concentrations in the solid of both Co (24.4 mg of Co g –1 of solid) and REEs (7.07 mg of REE g –1 of solid). Furthermore, HREEs can be effectively and selectively desorbed from the surface of the MnO 2 by adding oxalate solutions or by adjusting the pH to 9–9.5 in the case of trials where P 2 O 7 was used to adsorb REEs to MnO 2 . This research promotes sustainable management of water resources and innovative recycling of waste, furthering the United Nation’s sustainable development goals, specifically regarding sustainable consumption, industry, and innovation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle