Ongoing Novel Critical Metals Recovery from Coal Ash
Notice bibliographique
Résumé
Novel Critical Metals Recovery Techniques from Coal Ash Authors Mr. Claudio Arato - Canada - SonoAsh Abstract Abstract Summary This presentation will focus on the new and emerging areas of interest for SonoAsh. While Critical metals recovery has always been part of the SonoAsh process, this presentation will specifically focus on our new, patent pending methodology to extract Lithium ions from coal ash using a proprietary membrane grafting techniques developed in collaboration with Dr. Mohamad Al-Sheikhly’s at the University of Maryland, College Park. The technology is in the state of optimization and studies are being performed to determine the maximum extraction capacities of these membranes. Furthermore, striping methodologies are currently being developed to determine how the extracted Lithium can be further recovered from the membranes. The selective nature of the membrane assembly through innovative surface coordination chemistry techniques for Lithium separation demonstrates a bespoke pathway to more efficient singular Lithium recovery strategies and the potential for an additional business opportunity for the coal ash industry. From the development program to date, eight unique polymer membranes have been developed using an electron beam direct grafting method requiring irradiation by a linear accelerator at the National Institute for Science and Technology (NIST) in Bethesda, MD, with the specific goal of capturing and separating Lithium salts more selectively. This program was informed by the results and knowledge obtained from a previous membrane development program for the unique recovery of Uranium from sea water. Results are expected to be complete and available for presentation during WOCA 2024.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».