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Enregistrement W4415762080 · doi:10.1002/cjce.70036

Preparing high‐purity calcium carbonate and potassium sulphate at a low cost using industrial by‐product gypsum

2025· article· en· W4415762080 sur OpenAlexvenueno aff
Jinliang Tao, Zhenzhen Wang, Aqiang Chen, Hang Xiao, Haidong Zhang, Qingshan Huang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCalcium Carbonate Crystallization and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGypsumRaw materialLeaching (pedology)Potassium carbonateIndustrial wasteCalcium carbonateAmmonium acetateEnvironmentally friendly

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The substantial annual production and low utilization of industrial by‐product gypsum (IBPG) have led to significant ecological, environmental, and safety challenges. To address these issues, a cost‐effective and environmentally friendly approach to convert IBPG and CO 2 ‐sourced raw material into high‐value products, that is, 100% high‐purity of calcium carbonate (CaCO 3 ), ammonium chloride (NH 4 Cl), and potassium sulphate (K 2 SO 4 ), is proposed under ambient conditions by using a developed two‐step method. By employing a recyclable phase transfer catalyst of ammonium acetate and a mixed solution containing saturated terminal products as a simulated mother liquor, efficient leaching of low‐solubility IBPG, impurity separation, and enhanced reaction rates are simultaneously achieved. Some crucial conditions for preparing high‐value target products are optimized, and many traditional by‐products (e.g., syngenite, koktaite, calcium acetate hydrate, K 2 SO 4 · (NH 4 ) 2 SO 4 , and KCl · NH 4 Cl) are successfully suppressed. The favourable recirculation of the mother liquor demonstrated the prominent advantage in production cost reduction and environmental protection, confirming its industrial feasibility. Therefore, a promising, low‐cost, and sustainable solution for IBPG's resource utilization to prepare high‐value products is put forward here, providing some significant theoretical and industrial guidelines for solid waste disposal and carbon fixation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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