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Enregistrement W4416451954 · doi:10.1080/15422119.2025.2588165

Pyrometallurgical and Electrochemical Routes for Synthesis and Refining of Metallic Vanadium

2025· article· en· W4416451954 sur OpenAlexaff
Dapeng Zhong, Jin Wang, Wenhao Yu, Qingyun Huang, Wei Lv, Xuewei Lv

Notice bibliographique

RevueSeparation and Purification Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation Project of Chongqing, Chongqing Science and Technology CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRefining (metallurgy)ElectrochemistryVanadiumMetalNickelPyrometallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vanadium, a critical refractory metal, is essential in advanced industries due to its exceptional mechanical properties. However, synthesizing high-purity vanadium remains a challenge, with the conventional aluminothermic reduction-electron beam melting technique dominating industrial productions despite its high energy consumption and suboptimal recovery rates with > 20% vanadium loss. This review systematically evaluates the calciothermic, aluminothermic, and magnesiothermic reduction mainstream synthesis methods and the molten salt electrolysis, iodide decomposition, and solid-state electrotransport refining techniques. Thermodynamic principles, process pathways, and impurity control mechanisms are elucidated, highlighting the trade-offs between purity (up to 99.999%), energy efficiency, and scalability. While the aluminothermic reduction technique combined with the electron beam melting remain the sole large-scale industrial process, emerging electrochemical approaches and molten salt-assisted reductions show promise for sustainable production. Key challenges include minimizing equipment contamination, enhancing recovery rates, and reducing capital costs. This paper also provides recommendations to accelerate the transition toward sustainable, high-recovery vanadium production for next-generation applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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