Investigating The Synergistic Effect Of Non-Ionic Surfactants And Ethylene Thiourea On Chalcopyrite Bioleaching
Notice bibliographique
Résumé
The slow kinetics of chalcopyrite (CuFeS₂) leaching limits the efficiency of hydrometallurgical copper extraction.This study investigates the impact of non-ionic surfactants (Tween 20, Tween 40, and Span 60) and ethylene thiourea (ETu) on copper extraction from a chalcopyrite concentrate.Ferric sulfate leaching experiments were conducted at ambient temperature, with copper extraction monitored via ICP-OES.Results demonstrate that the addition of Tween 20 at 30 ppm, particularly when combined with ETu, enhances copper recovery, achieving approximately 23% extraction after 864 hours-however, without addition of bacteria this increase is not significant compared to control samples.Surfactant performance correlated strongly with the hydrophile-lipophile balance (HLB); surfactants with moderate-to-high HLB values (Tween 20 and Tween 40) improved extraction efficiency, while low-HLB surfactants (Span 60) showed negligible effects.However, surfactant efficacy diminished above the critical micelle concentration, highlighting the need for careful optimization.This research provides insights into additive-assisted ferric sulfate leaching strategies and emphasizes future exploration of bioleaching approaches to further enhance copper extraction from chalcopyrite ores.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».