Optimizing the recovery of rare earth elements from acid mine water: A sustainable approach using selective precipitation
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the recovery of rare earth elements (REEs) from acid mine water (AMW) through a two-step selective process, which consists of a selective extraction with ion exchange followed by a precipitation stage using oxalic acid. Optimization of the effective REE recovery from sulphuric ion-exchange concentrates results in sustainable AMW management, providing a secondary resource for critical metals towards green transition. Experimental results indicate that (1) the use of oxalic acid facilitates the formation of REE-oxalate crystals, yielding recovery efficiencies in light rare earth elements (LREEs) much higher than for heavy rare earth elements (HREEs) at specific excess doses, and that (2) LREEs act as precursors for HREE precipitation. Moreover, REE-oxalate crystallization depends on the oxalic acid dose, pH, and precipitation time (PT). The longer the PT, the larger the crystals, which are economically advantageous. The study highlights that AMW is a potential secondary source for the REE recovery, which contributes to sustainable mining practices and provides confidence for further optimization of REE recovery processes. • Oxalic acid used for selective REE precipitation from AMW. • Study supports sustainable practices in REE recovery. • Experimental results indicate a potential industrial-scale REE recovery. • Optimal REE recovery: 300 rpm stirring, 0.15–0.275 M H 2 SO 4 for high rates and selectivity. • LREEs precipitated more efficiently than HREEs under specific conditions.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».