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Enregistrement W7037391964

Développement d’une filière complète de valorisation des métaux et terres rares des déchets électroniques

2024· other· fr· W7037391964 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPyrometallurgyFood supplementEnergy metabolism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les déchets électroniques (DE) constituent l’un des flux de déchets à plus grande croissance au monde. Ils contiennent des éléments toxiques présentant de grands risques environnementaux et sanitaires. Toutefois ces équipements désuets contiennent des quantités importantes de métaux critiques et stratégiques limités sur le marché mondial. De ces DE, les téléphones cellulaires et intelligents et les tablettes électroniques constituent la fraction la plus riche. C’est pourquoi l’objectif du présent projet de doctorat est de développer une filière complète et économiquement viable de récupération de l’ensemble des métaux d’intérêt contenus dans ce type de déchets. Ainsi, il a été récupéré par étapes et de façon sélective des éléments de terres rares (ETR), le cuivre, le nickel, l’argent puis l’or des assemblages de circuits imprimés de téléphones cellulaires et intelligents usagés. Un préalable prétraitement a fourni une poudre de taille inférieure à 425 µm. Ensuite, une première double lixiviation (H2SO4 : 0,2 M ; T : 20°C ; t : 30 min ; 10% S/L) a mis en solution 90% des ETR avec une perte de masse de 7,5 ± 0,3%. La lixiviation des résidus obtenus (H2SO4 : 1 M ; T : 80°C ; t : 3 h ; 10% S/L et H2O2 : 67 g/L) a conduit à la solubilisation, en deux étapes, de 100% du cuivre et 95% du nickel et à une perte de masse de 54,7 ± 3,8%. Puis, une triple lixiviation dans les mêmes conditions a dissous 97% de l’argent avec une perte de masse de 6,5 ± 0,1%. Une dernière étape de lixiviation (0,1 M de H2SO4, 25 g/L de CH4N2S, 6 g/L de Fe2(SO4)3, 20°C, 2 h et 10% S/L) a solubilisé 98% de l’or avec 1,2 ± 0,1% de masse perdue. Le résidu final contient essentiellement du palladium et des plastiques/résines. Des oxydes de terres rares pures à 91% ont été produits après précipitation en oxalates et calcination. Une extraction par solvant au LIX-84I (43,5%) suivie d’électrodéposition a donné une poudre de cuivre pure à 99,7%. Des oxydes de nickel, de 93% de pureté, ont été produits après purification avec du D2EHPA (10,2%), suivie de précipitation en oxalates et de calcination. Des cémentations avec du cuivre et du zinc ont permis de récupérer 99,4% d’Ag et 99,1% d’Au. Différents bilans de masse additionnés à des tests à l’échelle semi-pilote ont validé la faisabilité technico-économique de l’ensemble de la filière.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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