Gold Recycling Using Electrochemically-Mediated Liquid-Liquid Extractions
Notice bibliographique
Résumé
Electronic waste is the fastest growing waste stream in the world. Although there is roughly $91B worth of precious metals in e-waste, only 20% of precious metals are recovered. Of this amount, $15B is gold. Current processes for precious metal recovery from computer waste rely on activated carbon adsorption, which is not continuous. Recent advances in electrochemical separations have shown promising results using gold-specific solvents to separate gold from random access memory (RAM) chips. Through electrochemical liquid-liquid extractions, we propose a novel technology to process 10,000 annual tonnes of electronic waste, primarily sourcing this waste from the Houston and Austin greater metropolitan areas due to existing Texas legislation that mandate computer recycling. From this design, we are able to recover 8,960 kg of gold per year at a selling price of $70,474. Cyanide is used as the primary solvent to leach gold from the computer chips, and an organic loop composed of 1,1-didodecylferrocene in dibromomethane is used to separate the gold from other metal-cyanide complexes. Furthermore, the implementation of the Sulfidization, Acidification, Recycling, and Thickening (SART) process aids in the recovery of cyanide and minimizes the environmental impact of the process by reducing the amount of cyanide required for leaching. SART also generates copper sulfide as a co-product, recovering 1,750 tonnes per year. Moreover, the implementation of an electrochemical cell in a three-column liquid-liquid extraction system allows the process to run continuously, which is the largest advantage over competing processes. The second largest advantage is that the process runs entirely at standard temperature and pressure avoiding common temperature swing separations that can generate high concentrations of cyanide gas. Assuming a cost of capital of 15%, a plant lifetime of 20 years, and a total capital investment of $90MM, the plant generates a return on investment of 230%, a net present value of $1.15B, and a internal rate of return of 174%. However, it might pose challenges to source 10,000 tonnes of computer chips in the location we have selected. The Royal Mint in the United Kingdom recently partnered with a Canadian startup to recycle computer chips at 4,000 tonnes per year. Scaling this feed to Texas, our plant could alternatively process 585 tonnes of e-waste per year. Under these conditions, the profitability analysis shows an internal rate of return of 57% and NPV of $48MM. Based on this analysis, we recommend adopting this electrochemical liquid-liquid extraction urban mining approach to tap the gold mine currently sitting in landfills across the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».