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Enregistrement W6922065163 · doi:10.7939/r3-my65-ft02

A Study for Leaching Synthetic Scheelite in H2SO4 And H2O2 Solution: An Investigation and Optimization

2023· dissertation· en· W6922065163 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheeliteLeaching (pedology)WolframiteTungstenResource recoveryExtractive metallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada's 2021 Critical Minerals Strategy underscores the prominence of tungsten as a rare and critical element. Today, tungsten production relies on scheelite, categorized as a secondary resource due to its complex ore composition and lower-grade nature. This phenomenon stems from the depletion and utilization of high-grade wolframite reserves. In response to this context, the significance of synthetic scheelite has ascended, primarily due to its inherent advantages such as its low impurity content and enhanced accessibility, particularly in ongoing laboratory-based leaching investigations. The most recent advancements in laboratory-scale research have yielded a feasible and environment-friendly approach for leaching synthetic scheelite utilizing a mixed acid solution of H2SO4 and H2O2. This process is carried out under normal pressure and moderate temperatures. Despite this notable progress, there persists a dearth of comprehensive inquiries into this novel leaching method. Furthermore, a comparative analysis between processes involving natural and synthetic ores remains underexplored. This existing gap in the literature underscores the need for a collaborative endeavor to achieve a comprehensive understanding of the novel leaching technique and a rigorous evaluation of the possibilities for optimizing operational parameters. Ultimately, the objective is to offer valuable insights and enhancements concerning the utilization of reagents, thereby fostering a more efficient, economically viable, and environmentally sustainable leaching process. To achieve this, a promising 2-step method for scheelite leaching was explored, aiming to minimize the thermal decomposition of H2O2 and subsequently reduce its concentration. The results showed that the 2-step method is infeasible as it requires a longer reaction time compared to the synergistic leaching approach, resulting in reduced productivity and energy efficiency. Subsequently, a detailed investigation into the thermal decomposition process ensued, seeking to extract tungsten without compromising leaching efficiency. This was achieved by optimizing the operational conditions based on established literature for natural ore. The findings unveiled the potential for multiple recycling of lixivium, supplemented with depleted chemicals, thereby promoting an eco-friendly approach while reducing operational expenses. Notably, for an L/S (mL/g) ratio of 10, enhanced H2WO4 crystallization efficiency was achieved by optimizing the thermal decomposition duration, extended up to 6 hours. Moreover, experiments conducted without H2SO4 supplementation revealed the inherent optimization potential within the leaching system. Finally, optimization was undertaken in terms of reagent concentration, involving a reduction of H2SO4 concentration from 3 mol/L to 1 mol/L, an increase in temperature from 45°C to 60°C, and an additional 30-minute leaching duration. This collective effort culminated in proposing an environmentally conscious and cost-effective process for synthetic scheelite leaching in the solution of H2SO4 and H2O2.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,643

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 savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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