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Record W7005468886

Récupération de l’indium dans un lixiviat produit à partir d’écrans à cristaux liquides d’ordinateurs usagés.

2021· dissertation· fr· W7005468886 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicExtraction and Separation Processes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSugar industryThermoelectric coolingQualitative analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les déchets d’équipements électriques et électroniques (DEEE) contiennent plusieurs éléments critiques, dont l’un d’entre eux est notamment l’indium (In). Cet élément est également considéré comme un métal critique au Québec. Dans un contexte d’économie circulaire, la récupération de l’In à partir de sources secondaires telles que les écrans d’ordinateurs usagés est cruciale. En effet, l’In a une grande valeur économique, est faiblement disponible comme ressource primaire et est consommé de façon importante pour la production d’oxyde d’indium et d’étain (ITO pour « Indium Tin Oxide ») utilisé dans les écrans à cristaux liquides (LCD). Des travaux antérieurs ont permis de solubiliser, à l’échelle laboratoire, 99,5% de l’In présent dans des écrans LCD d’ordinateurs et de portables usagés par lixiviation chimique en présence d’acide sulfurique. Le présent projet vise à : 1) Comparer l’efficacité de la précipitation en présence de tripolyphosphate de sodium et de l’échange ionique pour la récupération sélective de l’In présent dans un effluent synthétique ayant une composition similaire à celle d’un lixiviat acide issu d’écrans LCD d’ordinateurs usagés, notamment en employant un lixiviat synthétique dont la matrice est une solution de H₂SO₄; 2) Appliquer la technologie sélectionnée au premier objectif sur un lixiviat réel et l’optimiser afin d'obtenir une filière complète de récupération de l’In présent dans des écrans LCD d’ordinateurs usagés.Pour le premier objectif, deux techniques ont été explorées, la précipitation sélective ainsi que l’échange ionique. Le développement d’une filière de récupération sélective de l’In est nécessaire, car cet élément est présent en faibles quantités dans le lixiviat, tandis que d’autres éléments tels que l’Al, le Ca, le Fe ou le K sont présents à des concentrations plus élevées. Dans les conditions optimales de précipitation avec le tripolyphosphate de sodium, l’agent de précipitation sélectionné, la récupération de l’In a atteint 69,9% et celle du Fe, 19,0%. Par contre, en ce qui a trait à l’échange ionique, après avoir évalué le potentiel de neuf résines, la résine la plus prometteuse s’est avérée être la résine Lewatit VP OC 1026 de Lanxess (Allemagne). Elle a permis de récupérer 97,9% de l’In présent dans le lixiviat et seulement 8,9% du Fe. Enfin, pour répondre au second objectif, le procédé de récupération sélective de l’In par échange ionique a été retenu. La résine utilisée est la résine Lewatit VP OC 1026. Les capacités utiles maximales de cette résine à 25 et 70 °C sont de 34,6 et 27,2 mg In/g résine, respectivement. Cette technique a permis : i) de fixer 76 ± 14% de l’In présent dans un lixiviat réel, ii) d’éluer 75 ± 6% de l’In fixé sous forme de chlorures, iii) de diminuer la teneur en éléments interférents (e.g., Al, Ca, Fe), et iv) d’atteindre un facteur de concentration de quatre. Le taux de récupération de l’In obtenu après un cycle de fixation-élution est de 57%. La solution de chlorure d’In obtenue comme produit final a une teneur en chlorure d’In (InCl₃) de 70%. La principale impureté est le chlorure de potassium (30%). La teneur en chlorure de Fe, une impureté ayant un comportement similaire à celui de l’indium envers la résine Lewatit VP OC 1026, est minimisée (0,2% de chlorure de Fe).br /><br />Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE) contain several critical elements, including indium (In), that can be recovered. This element is also considered a critical metal in Québec. In the context of sustainable development and circular economy, indium recovery from secondary sources such as spent liquid crystal displays (LCD) panels from computers and laptops is of a crucial importance. Indeed, In has a high economic value, is scarcely available as a primary resource and has a significant consumption for the production of indium-tin oxide (ITO for « Indium Tin Oxide ») used in LCD panels. Previous works in our research group have shown that up to 99,5% of the In contained in LCD panels of computers and laptops can be successfully leached. The present project aims to: 1) Develop a process to selectively recover In present in a synthetic leachate (H₂SO₄ matrix) of the acid leachate produced from LCD screens of spent computers using precipitation with sodium tripolyphosphate and ion exchange; 2) Optimize the most efficient process (identified in the first objective) on a real leachate to obtain a complete recovery process to selectively recover In from spent LCD screens.<br/><br/>For the first objective, two technologies were chosen: i) the selective precipitation and ii) ion exchange. It is necessary to develop a process to selectively recover In from acidic leachate produced from the leaching of spent LCD screens, because this element is present in low concentration in the leachate, while several elements such as Al, Ca, Fe and K are also present in variable concentrations. For the second objective, ion exchange was chosen to selectively recover the indium from this leachate. The chosen ion exchange resin is Lanxess (Germany) Lewatit VP OC 1026 resin. The maximum capacities of this resin at 25 and 70 °C are 34.6 et 27.2 mg In/g, respectively. In this process, 76 ± 14% of the In were sorbed on the resin and 75 ± 6% was then eluted, in its chloride form. A concentration factor of four was achieved and the concentration of other impurities such as Al, Ca and Fe was lowered. The recovery of In after a fixation-elution cycle was 57%. The indium chloride (InCl₃) solution that was obtained has a concentration of 70%. The major impurity is potassium chloride (30%). The concentration of Fe, an impurity that has a behavior similar to In for the resin, is reduced (0.2% of Fe chloride in the eluate).

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.543
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.004
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.003
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 head0.053
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.267 · 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 designBench or experimental
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".

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