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Record W2271396162

Valorisation et décontamination des métaux présents dans les poussières de four à arc électrique (EAF) issues de la fabrication de l’acier.

2015· article· fr· W2271396162 on OpenAlexaboutno aff
Tengfei Xu

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMetallurgy and Cultural Artifacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La transcription des symboles et des caractères spéciaux utilisés dans la version originale de ce résumé n’a pas été possible en raison de limitations techniques. La version correcte de ce résumé peut être lue en PDF. <br /><br /> Au cours des dernières décennies, le recyclage des ferrailles dans la fabrication de l’acier s’est
\ngénéralisé avec la prolifération des fours à arc électriques (EAF). Bien que ce soit un outil
\npuissant dans la production de l’acier, cette technologie produit également des émissions
\npolluantes parmi lesquelles des poussières, composées principalement d’oxydes métalliques.
\nLes poussières d’aciérie (PA) ont été classées dans la catégorie des déchets dangereux par
\ndifférents organismes gouvernementaux au Canada et à l’international comme l’Agence de
\nProtection de l’Environnement des États-Unis (United States Environmental Protection Agency -
\nUSEPA), en raison du potentiel risque de lixiviation des métaux toxiques présents dans les
\nrésidus tels que le Cd, le Cr et le Pb. Cependant, la présence de Zn en fortes concentrations
\ndans ces poussières fait de ce résidu un déchet potentiellement valorisable. Plus de 3,7 Mt de
\nPA sont produites chaque année à travers le monde. Les procédés hydrométallurgiques sont
\nplus souvent utilisés que les procédés pyrométallurgiques pour la décontamination et la
\nvalorisation des PA car ils génèrent moins de pollution et possèdent des coûts d’opération
\nmoins élevés. Dans ce projet de maîtrise, de nombreux essais ont été menés afin de développer
\nun procédé hydrométallurgique permettant de récupérer le Zn présent dans les PA sous une
\nforme valorisable (Zn métallique, Zn(OH)2, etc.), tout en traitant les autres métaux lourds
\ntoxiques présents initialement dans les poussières, dans le but de générer un résidu final non
\ndangereux pour l’environnement.
\nLa première partie de ce projet a consisté à réaliser une étude bibliographique approfondie sur
\nles différents procédés hydrométallurgiques existants permettant de récupérer les métaux
\nprésents dans les cendres de sidérurgie. Une caractérisation chimique et morphologique des
\néchantillons de PA fournies par Arcelor Mittal Montréal Inc. a ensuite été réalisée. Des analyses
\npar ICP-AES, DRX et MEB ont été réalisées afin d’étudier les propriétés
\nchimiques, minéralogiques et morphologiques de ces résidus.
\nPour les essais de lixiviation, l’acide sulfurique a été appliqué dans un premier temps comme
\nagent de lixiviation en raison de son faible coût. Une étude cinétique de la réaction de
\nlixiviation en milieu acide, ainsi que deux séries d’expérimentations d’optimisation des
\nconditions opératoires ont été réalisées. La méthodologie des plans d’expériences Box Behnken
\na été utilisée afin d’identifier les paramètres opératoires ayant une influence sur la
\nsolubilisation des métaux et d’évaluer les conditions optimales des procédés de lixiviation en
\nmilieu acide et basique. La lixiviation basique a été abandonnée en raison des faibles
\nrendements de solubilisation obtenus pour le Pb et le Zn sur l’ensemble du domaine
\nexpérimental testé. Un taux d’extraction du Zn de 70% a été atteint dans les conditions
\noptimales du procédé de lixiviation en milieu acide ([H2SO4] = 1 M, S/L ratio = 15% (p/p),
\nT = 20°C). Le Pb, quant à lui, reste toujours insoluble dans les conditions de lixiviation acide.
\nPar la suite, un procédé de lixiviation combinant des étapes de lixiviation acide et basique a été
\ntesté dans le but d’améliorer la solubilisation du Zn et du Pb présents initialement dans les
\npoussières d’aciérie. Malheureusement, malgré toutes les conditions testées, le résidu sortant
\ndu procédé n’atteint pas le critère défini dans la réglementation québécoise pour le Pb lors du
\ntest TCLP (Toxicity characteristic leaching procedure). Par conséquent, la méthode a été
\nabandonnée. Par la suite, un inertage du Pb en présence d’acide phosphorique a été réalisé
\nsuite aux étapes de lixiviation acide. Les critères du test TCLP ont été atteints pour le Pb après
\nles premiers essais d’inertage. Cependant, une optimisation des paramètres opératoires du
\nprocédé d’inertage devra être étudiée.
\nDe grandes quantités d’effluents acides contenant des teneurs élevées en Zn et en Fe ont été
\nproduites au cours du procédé de lixiviation acide optimisé. Différents modes de récupération
\ndu Zn, basés principalement sur la précipitation sélective et/ou l’électrodéposition, ont été
\nétudiés dans le but de valoriser le Zn présent dans les effluents acides. Les essais de
\nprécipitation sélective ont été menés sur 1 kg de lixiviat avec une étape préalable d’enlèvement
\ndu Fe par oxydation des ions ferreux en ions ferriques. Différentes conditions opératoires
\n(agents d’oxydation, agents de précipitation, pH) ont été testées afin de précipiter le Zn sous
\nforme d’hydroxydes ou de sulfures purs. Les résultats ont permis de montrer l’efficacité de la précipitation sélective du Zn avec une pureté de Zn(OH)2 de plus de 70% après l’enlèvement
\ndes impuretés par oxydation et précipitation sélective du fer. Le traitement des effluents issus
\ndes étapes de lixiviation par électrodéposition a permis de déposer une poudre de zinc ayant
\nune pureté de plus de 95% sur la cathode en acier. Les essais d’optimisation des paramètres
\nopératoires (durée de l’électrodéposition, intensité de courant appliquée) ont été réalisés sur
\ndes solutions synthétiques, puis ont été testées sur les lixiviats générés lors du procédé de
\ndécontamination et de valorisation du Zn présent dans les PA. Pour les essais réalisés sur le
\nlixiviat, plus de 75% du Zn présent en solution a été déposé sur la cathode après 150 min avec
\nune intensité de courant fixée à 10 A (densité de courant = 11,4 mA/cm2).
\nCes résultats obtenus lors du développement de ce procédé de lixiviation et de valorisation du
\nZn présent dans les effluents générés s’avèrent encourageants d’un point de vue efficacité et
\nfaisabilité économique, permettant d’envisager une application industrielle du procédé et une
\napplication plus vaste aux autres résidus ayant des compositions chimiques comparables.
\n<br /><br />The symbols and special characters used in the original abstract could not be transcribed due to technical problems. Please use the PDF version to read the abstract. <br /><br /> Over the recent decades, the recycling of scrap in steel production is becoming more and more
\nimportant with the proliferation of electric arc furnace plants (EAF). Although this technology is
\nconsidered as a powerful tool in steel production, it produces emissions including dusts, mainly
\ncomposed of metallic oxides. The steel dusts were classified as hazardous wastes by several
\ngovernmental agencies in Canada and across the world (United States Environmental
\nProtection Agency in the USA) due to the potential risks of toxic metals leaching such as Cd, Cr
\nand Pb from the residues. However, the presence of high concentrations of Zn in steel dusts
\nconverts these wastes into attractive recoverable residual wastes. Across the world, more than
\n3.7 Mt of steel dusts are produced annually. Usually, hydrometallurgical processes are more
\ncommonly used than pyro-metallurgical processes for the decontamination and the recovery of
\nsteel dusts due to their low operating costs and their smaller impacts on the environment.
\nIn the present research project, several assays were conducted in order to develop an efficient
\nand economically viable hydrometallurgical process able to remove toxic metals initially present
\nin the dusts in order to produce a non-hazardous residue and to recover Zn from EAF dusts in a
\nmarketable form (metal Zn, Zn (OH)2, etc.). The first part of this project was to conduct a
\nliterature review on the different existing hydrometallurgical processes allowing the removal of
\nmetals from EAF dusts. A chemical and morphological characterization of EAF dusts samples
\nprovided by ArcelorMittal Montreal Inc. was then performed. Indeed, a characterization based
\non ICP-AES, XRD and SEM analysis was conducted to study the chemical, the mineralogical and
\nthe morphological aspects of these residues.
\nSulfuric acid was used as a leaching agent during the leaching tests because of its low cost and
\nits high efficiency to solubilize metals from solid matrix. Kinetic studies of the solubilization of
\nmetals in an acidic medium followed by two series of optimization experiments of the operating
\nconditions were performed. The Box Behnken methodology was used to identify the influence
\nof different operating parameters on the solubilization of metals and to determine the optimal
\nconditions of both leaching processes in acidic and alkaline media. The alkaline leaching process
\nwas abandoned because of its low performances of Pb and Zn solubilization obtained on the
\nentire experimental region. Under optimal conditions ([H2SO4] = 1 M, S/L ratio = 15% (w/w),
\nT = 20°C), more than 70% of Zn was solubilized whereas Pb still remains insoluble in acidic
\nleaching conditions.
\nThen, a combination of acidic and alkaline leaching steps was tested in order to improve the
\nsolubilization of Zn and Pb initially present in the EAF dusts. Unfortunately, despite all the
\nconditions tested, the final EAF residue does not reach the criterion defined in the TCLP test
\n(Toxicity characteristic leaching procedure) for the Pb. Therefore, the performances of the
\nimmobilization of Pb in the presence of phosphoric a

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.026
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.498
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.026
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0020.004
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.217
GPT teacher head0.400
Teacher spread0.183 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2015
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