Notice bibliographique
Résumé
With the growing global demand for nickel (Ni) from energy storage and electric vehicles (EVs), and the depletion of high-grade Ni-sulphide ores, attention has turned to low-grade ultramafic sulphide ores as alternative Ni sources. High serpentine content complicates processing, as the serpentine coats the nickel-bearing pentlandite during flotation, reducing the amount of nickel recovery and grade while increasing the slurry viscosity. The overall goal of this thesis is to explore environmentally friendly methods that deal with the challenges posed by serpentine in these ores, including CO2 sequestration in ores through mineralization and using reagents from renewable sources. Initial studies explored the decarbonization of nickel processing by studying mineral interactions in carbonated and uncarbonated model systems followed by froth flotation with an improvement in nickel recovery of 26 and increased grade of 4 wt.%. There was also a decrease in slurry viscosity for the carbonated mineral system from 148 to 2.6 mPa.s. A techno-economic assessment showed that the process feasibility hinges on enhanced carbonation conversions. Further, CO2 mineralization of ore was performed to form magnesite, which demonstrated enhanced nickel separation for carbonated ore. Another approach focused on using renewable cellulose nanocrystals (CNCs) as a flotation reagent for pentlandite separation from serpentine. At 5-10 mg/g dosage, CNCs aggregated the serpentine particles, and above 20 mg/g, acted as dispersant. The mechanism was analyzed using a quartz crystal microbalance-dissipation (QCM-D). The dispersion enhanced the nickel recovery and grade by 15 and 5 wt.%, respectively. Low CNC dosages covered serpentine partly, causing aggregation as the planes of serpentine have a different charge; high dosages ensured full surface coverage, creating dispersion as all planes have a similar charge. The potential of CNC as a rheology modifier of ore to reduce viscosity and yield stress was also investigated. At a 2.5 mg/g dosage, viscosity and yield stress decreased and this trend was consistent across 30-50 wt.% suspensions. For instance, at 30 wt.%, viscosity rose from 0.12 Pa.s (0 mg/g) to 0.18 Pa.s (1 mg/g), then dropped to 0.10 Pa.s (2.5 mg/g), all at a 1 s-1. This positions CNCs as renewable solution for tailings dewatering, addressing mining's environmental challenges.
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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) | 0,001 | 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 ».