Mn control in zinc electrowinning process by electrochemical means using Pb-Ag anode
Bibliographic record
Abstract
Les conditions optimales pour l'élimination du dioxyde de manganèse (MnO2) en utilisant une anode Pb-0.7 pd% d'Ag ont été étudiées en utilisant des électrolytes simulant les conditions pour le fonctionnement de purification et d'extraction électrolytique. L'effet de la densité, de la température, du pH et de la concentration de manganèse sur l'efficacité du courant de formation de MnO2 et les tensions anodiques ont été étudiés à l'aide d'essais galvanostatiques. La spectroscopie d'émission atomique par plasma micro-ondes (MP-AES) a été utilisée pour mesurer la concentration d'ions manganèse dans les électrolytes. Des essais de voltamétrie linéaire à balayage (LSV) ont été menés pour étudier l'effet de la température et de la concentrations de Mn2+ sur la réaction de dégagement d'oxygène (OER) et la formation de MnO2. La microscopie électronique à balayage avec spectroscopie à dispersion d'énergie (SEM-EDS), la diffraction des rayons X (XRD) et la fluorescence X (XRF) ont été utilisées pour la caractérisation de surface et les compositions chimiques. Les résultats ont montrés que les conditions d'extraction électrolytiques fonctionnels pour éliminer le MnO2 consiste à utiliser la Pb-0.7 pd% d'Ag. L'efficacité de courant (CE) la plus élevée de l'élimination du manganèse était de 21 %, ce qui était obtenu dans l'électrolyte à pH 1 et à une densité de courant de 125 A m-2 à 40 °C après 2 h d'électrolyse. La valeur d'efficacité a été augmentée à 28 % à l'aide d'anodes neuves remplacées toutes les 30 minutes.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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".