Recovery of high purity Si from kerf-loss Si slurry waste by flotation method using PEA collector
Notice bibliographique
Résumé
Separation and recovery of high-purity Si powder from kerf-loss Si slurry waste is a critical challenge for the photovoltaic industry. A green surfactant poly (propylene glycol) bis (2-aminopropyl ether) (PEA) was employed as a collector to facilitate the separation of Si and SiC from kerf-loss Si waste during flotation process. Single flotation tests of Si and SiC were conducted using 5 x 10(-6) mol/L PEA, respectively. The separation efficiencies of Si and SiC in conjunction with PEA adsorption mechanism were investigated. It was found that the maximum recoveries rate of SiC and Si were 90.59% (pH 9.00) and 80.93% (pH 1.96), respectively. Furthermore, the maximum Si grade was determined as 92.31% at pH 8.95 for the sinking part of the mixture generating excellent floatability and selectivity. Zeta potential measurements, FT-IR spectra, and XPS analyses demonstrated that PEA was present on the surface of Si and SiC through electrostatic and hydrogen-bond interactions. The adsorption mechanism was explained based on the results. This research provides an efficient and environmentally friendly route for the separation and recovery of high purity silicon from kerf-loss Si waste. (C) 2020 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».