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Enregistrement W7133076993

Thermal Upgrading of Nickeliferous Pyrrhotite Tailings for Nickel Recovery

2021· dissertation· W7133076993 sur OpenAlexaffabout
Feng Liu

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsPyrrhotiteNickelAlloyPrecipitationDiffusionPyrometallurgyMetal
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current practices for handling the nickeliferous pyrrhotite (Pyrr) tailings in Sudbury, Canada, pose the risk of Acid Mine Drainage (AMD) and incur significant costs for the mining companies to construct and manage the tailing impoundments. Meanwhile, there is a rising demand for electric vehicles, and consequently for the nickel which is used for making the Li-ion battery cathodes. The nickeliferous Pyrr tailings in the Sudbury region are increasingly recognized as a promising source of nickel. Thus, this study was undertaken to reduce the negative environmental impact of the Sudbury Pyrr tailings and to extract their nickel value by a thermal upgrading process.The thermodynamics for the Fe–X–S system in which X represents Ni, Co or Cu were evaluated with the aid of FactSageTM 7.3 [1]. The thermal upgrading process using metallic iron as the iron source was assessed, and the effects of the iron addition rate and temperature were examined. The reaction kinetics of iron sulfidization by Pyrr were found to follow a parabolic law, which indicates that the rate-controlling step is the diffusion of Fe cations within the newly formed sulfide. Three mechanisms of the ferronickel alloy formation resulting from the interaction between the metallic iron and the nickeliferous Pyrr were identified: (i) direct precipitation of the alloy particles from the original Pyrr; (ii) cross-diffusion of Fe and Ni cations within the newly formed Pyrr, which results in the precipitation of the alloy; and (iii) diffusion of Ni from the original Pyrr into the unreacted metallic iron. The mg-scale samples were heat treated using a thermogravimetric analysis (TGA) furnace under different conditions. The following variables which affect the extraction of nickel were identified: temperature, H_2 as the gaseous reductant, and addition of iron-containing materials either metallic iron or iron oxides together with a solid reductant. The thermal treatment tests were performed by mixing the nickeliferous Pyrr concentrate (assaying 1.59 wt.% Ni) with varying amounts of metallic iron or iron oxides (in the form of calcined Pyrr or commercial-grade iron ore fines) together with a carbonaceous material, pressed into briquettes, and then heat heated under different conditions. The results showed that the thermal treatment of briquettes followed by magnetic separation could recover >95% of the total Ni into a magnetic product assaying >4.0 wt% Ni. Additional benefits resulting from the thermal upgrading process included: (i) a high recovery of Co, i.e., >80% of the total Co is recovered to the magnetic product; and (ii) a high rate of sulfur rejection (>75% of the total sulfur) to the non-magnetic tails. The materials and energy balance calculations for the thermal upgrading process in which the iron ore fines are used as iron source were carried out for a hypothetical Rotary Hearth Furnace (RHF). The consumption of natural gas and the amount of energy produced in the form of high-pressure hot steam were estimated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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