Enzymatic Biooxidation Technology (EnBiTe): Process Optimization for Recovery of Gold from Refractory Sulfide Ores in Cold Conditions
Notice bibliographique
Résumé
This study uses modular enzymatic systems to investigate the application of the Enzymatic Biooxidation Technology (EnBiTe) for gold recovery from refractory sulfide ores. The biooxidation process was optimized under various conditions, including substrate flow rates of 5–10 mL/h, circulation flow rates of 50–200 mL/h, and aeration flow rates of 1.0–2.0 L/min. The EnBiTe system utilized two immobilized enzyme modules: a glucose oxidase (GO) module to produce oxidizing agents and a catalase (CAT) module to mitigate oxidative stress by consuming excess hydrogen peroxide. These modules were organized in parallel and series configurations, and within the parallel configuration, they have demonstrated superior performance. Pyrite dissolution reached a maximum of 91% under optimized conditions with a substrate flow rate of 10 mL/h and a circulation flow rate of 100 mL/h. The recovery rate of gold (Au) using cyanidation was higher (90%) in the parallel configuration with a circulation flow rate of 100 mL/h. This research highlights the efficacy of modular EnBiTe systems as controllable and efficient solutions for enhancing gold recovery, offering significant advantages over conventional microorganism-assisted biooxidation methods.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».