Hydrometallurgical strategies for the selective recovery of valuable metals from electric arc furnace dust ( <scp>EAFD</scp> ): A critical review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electric arc furnace dust (EAFD), a hazardous byproduct of steelmaking, is increasingly recognized as a secondary resource for critical metals, including zinc (Zn), lead (Pb), and cadmium (Cd). This critical review examines advancements in the hydrometallurgical processing of EAFD, with a focus on the physicochemical properties of dust, leaching mechanisms, selective complexation, purification techniques, and product recovery. Acidic, alkaline, and complexing agents are compared in terms of efficiency, selectivity, and environmental performance, with sulphuric acid and ammonia‐based systems demonstrating high zinc recovery. Downstream purification methods, such as solvent extraction and electrowinning, are examined in the context of metal separation and sustainability. Economic and environmental assessments highlight the potential for reducing carbon footprint and hazardous waste through optimized hydrometallurgical routes. Current challenges, including reagent recyclability and the management of iron‐rich residues, are critically analyzed, and future research directions are outlined. The review provides a comprehensive framework for advancing EAFD valorization through cleaner, more efficient hydrometallurgical strategies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».