Développement d’une filière complète de valorisation des métaux et terres rares des déchets électroniques
Bibliographic record
Abstract
Les déchets électroniques (DE) constituent l’un des flux de déchets à plus grande croissance au monde. Ils contiennent des éléments toxiques présentant de grands risques environnementaux et sanitaires. Toutefois ces équipements désuets contiennent des quantités importantes de métaux critiques et stratégiques limités sur le marché mondial. De ces DE, les téléphones cellulaires et intelligents et les tablettes électroniques constituent la fraction la plus riche. C’est pourquoi l’objectif du présent projet de doctorat est de développer une filière complète et économiquement viable de récupération de l’ensemble des métaux d’intérêt contenus dans ce type de déchets. Ainsi, il a été récupéré par étapes et de façon sélective des éléments de terres rares (ETR), le cuivre, le nickel, l’argent puis l’or des assemblages de circuits imprimés de téléphones cellulaires et intelligents usagés. Un préalable prétraitement a fourni une poudre de taille inférieure à 425 µm. Ensuite, une première double lixiviation (H2SO4 : 0,2 M ; T : 20°C ; t : 30 min ; 10% S/L) a mis en solution 90% des ETR avec une perte de masse de 7,5 ± 0,3%. La lixiviation des résidus obtenus (H2SO4 : 1 M ; T : 80°C ; t : 3 h ; 10% S/L et H2O2 : 67 g/L) a conduit à la solubilisation, en deux étapes, de 100% du cuivre et 95% du nickel et à une perte de masse de 54,7 ± 3,8%. Puis, une triple lixiviation dans les mêmes conditions a dissous 97% de l’argent avec une perte de masse de 6,5 ± 0,1%. Une dernière étape de lixiviation (0,1 M de H2SO4, 25 g/L de CH4N2S, 6 g/L de Fe2(SO4)3, 20°C, 2 h et 10% S/L) a solubilisé 98% de l’or avec 1,2 ± 0,1% de masse perdue. Le résidu final contient essentiellement du palladium et des plastiques/résines. Des oxydes de terres rares pures à 91% ont été produits après précipitation en oxalates et calcination. Une extraction par solvant au LIX-84I (43,5%) suivie d’électrodéposition a donné une poudre de cuivre pure à 99,7%. Des oxydes de nickel, de 93% de pureté, ont été produits après purification avec du D2EHPA (10,2%), suivie de précipitation en oxalates et de calcination. Des cémentations avec du cuivre et du zinc ont permis de récupérer 99,4% d’Ag et 99,1% d’Au. Différents bilans de masse additionnés à des tests à l’échelle semi-pilote ont validé la faisabilité technico-économique de l’ensemble de la filière.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".