废旧三元锂离子电池正极材料的淀粉还原浸出工艺及其动力学

根据淀粉在稀酸或加热条件下可水解为还原性单糖的性质,以淀粉作为还原剂,采用酸浸出方法对从废旧三元锂离子电池正极材料中回收Li、Ni、Co、Mn的浸出工艺进行研究;分别考察酸度、淀粉浓度、固液比、浸出温度和浸出时间对4种有价金属浸出率的影响。结果表明:在最佳条件即2mol/LH_2SO_4、4g/L淀粉、固液比50g/L、浸出温度80℃、浸出时间120min时,Li、Ni、Co、Mn的浸出率分别达到98.55%、97.6%、96.73%以及91.92%。此外,基于对数定律方程对浸出动力学参数进行了拟合,表现出较好的线性相关度,计算得出Li、Ni、Co、Mn的表观活化能分别为14.8、21.3、24以及26.4kJ/mol。浸出渣的XRD谱和SEM像显示其主要物相为C和MnO2。     

硫酸肼还原酸浸出废旧锂离子电池中的有价金属（英文）

采用硫酸肼作为锂、镍、钴和锰从废锂离子电池中浸出时的还原剂,结合条件实验对浸出机理和浸出动力学进行研究。在最优条件:硫酸2.0 mol/L、硫酸肼30 g/L、固液比50 g/L、温度80℃和浸出时间60 min下,97%的Li、96%的Ni、95%的Co以及86%的Mn被浸出。通过浸出动力学分析得出Li、Ni以及Co的浸出活化能分别为44.32、59.37和55.62 k J/mol,表明浸出过程受化学反应控制。XRD和SEM-EDS分析结果表明,浸出渣的主要组成为MnO_2。上述研究结果表明,硫酸肼可作为废锂离子电池中有价金属浸出的有效还原剂。     

从低冰镍中高效浸提Ni、Cu、Co

以低冰镍为研究对象,采用FeCl_3-HCl溶液体系高效浸提目标金属Ni、Cu、Co,系统地研究FeCl_3溶液的浓度、盐酸溶液的浓度、浸出温度和时间对Ni、Cu、Co浸出率的影响,并对Ni的浸出动力学进行探讨。结果表明:在最优浸出条件下,即FeCl_3溶液的浓度为1.0 mol/L、盐酸溶液的浓度为0.5 mol/L、浸出温度90℃、浸出时间7 h时,Ni、Cu、Co浸出率分别达到98.4%、98.9%和97.3%。当温度为60~90℃时,Ni的浸出反应符合未反应核收缩模型,代入动力学方程分析后发现,Ni浸出反应过程是界面化学反应控速,表观活化能为38.4kJ/mol。     

燕麦秸秆酸浸回收废旧锂电池中Co的动力学

以生物质燕麦秸秆粉为还原剂,在硫酸条件下酸浸回收废旧锂电池中的Co,并对其浸出过程进行动力学研究。结果表明:0~20 min酸浸Co的过程为反应核收缩模型,表观活化能为27.5 k J/mol;30~150 min(低于80℃)Co的浸出过程也符合反应核收缩模型,表观活化能为28.32 k J/mol,受扩散和化学反应混合控制,其中又以化学反应控制为主。在液固比为10 m L/g,单位质量电池渣所用麦秆粉量0.7 g、硫酸浓度2 mol/L、温度90℃、反应时间2 h的条件下,电池粉中Co的浸出率达到99%以上。     

含锌尘泥中锌的浸出行为及动力学

采用单因素浸出试验对含锌尘泥中锌的浸出动力学进行研究,并探讨硫酸浓度、液固比、搅拌速度、反应温度等因素对锌浸出率的影响。结果表明:在硫酸浓度为0.5 mol/L,液固比为6:1(mL:g),搅拌速度为300 r/min,反应时间40 min的条件下,锌的最终浸出率达到96.30%;含锌冶金尘泥在硫酸体系中锌的浸出过程符合n=0.16的Avrami动力学模型,浸出反应表观活化能为10 k J/mol,表明整个浸出过程受边界层扩散控制。采用SEM、XRD及EDS表征含锌尘泥原料以及浸出渣的结构和形貌,结果表明绝大部分锌被浸出,而铁、硅、碳等元素则被留在浸出渣中。     

氢氧化钠-磷酸盐浸出白钨矿精矿动力学（英文）

以低品位白钨精矿为研究对象,在高压反应釜体系中研究白钨精矿在氢氧化钠-磷酸盐溶液中的反应动力学,考察搅拌速度(300～600r/min)、反应温度(353～383K)、氢氧化钠浓度(1.69～6.76mol/L)和磷酸盐浓度(0.68～1.69 mol/L)对WO_3浸出率的影响。结果表明,WO_3浸出率与搅拌速度无关,但随着反应温度、氢氧化钠浓度和磷酸盐浓度的增加而升高。实验结果遵循收缩核模型,即浸出速率由原料和产物的表面化学反应控制。浸出反应的表观活化能为49.56kJ/mol,氢氧化钠浓度和磷酸盐浓度的反应级数分别为0.27和0.67。该浸出过程动力学方程可以根据相关结果和数据建立。     

KOH亚熔盐中钒渣的溶出行为

对钒渣在KOH亚熔盐体系中的分解动力学进行研究,考察反应温度、碱矿质量比、粒度、气流量等工艺参数对钒渣分解过程的影响,获得最优工艺参数,并对反应机理进行探讨。结果表明,反应温度是最重要的影响因素;钒渣最优浸出条件如下:在反应温度为180℃,碱矿比4:1,KOH碱浓度75%,搅拌速率700 r/min,反应时间300 min,常压通氧气流量为1 L/min的反应条件下,最终钒、铬的浸出率分别达到95%和90%以上。钒渣在KOH亚熔盐介质中氧化分解遵循缩核模型,并主要受内扩散控制,钒和铬分解的表观活化能分别为40.54和50.27 kJ/mol,钒铬尖晶石的氧化以铁橄榄石、石英相的氧化分解为前提。     

采用碱浸预脱硅-氰化工艺从氰化尾渣中回收金

采用高浓度碱浸对氰化尾渣进行预脱硅处理,考察搅拌速度、固液比、Na OH浓度及温度对硅浸出速率的影响,研究脱硅过程的反应动力学,得到相应的动力学方程。结果表明:当搅拌速度为400 r/min、固液比为1:5、Na OH浓度为80%、反应温度为280℃时,二氧化硅的浸出率为91.8%;碱浸过程受产物层内扩散控制,表观反应活化能为37.375 k J/mol。通过正交实验对氰化浸金的条件进行了优化,在Si O2浸出率为91.8%,Na CN浓度为1.5 g/L,固液比为1:3,浸出时间为48 h的条件下,金的浸出率为87.83%。     

盐酸体系中辉锑矿的臭氧协同氧化浸出动力学

采用动力学研究的方法对盐酸体系中辉锑矿的臭氧协同氧化浸出过程进行了研究,分别探索了温度、盐酸浓度、气体流量和搅拌速度等因素对该过程中锑浸出率的影响;在此基础上,对该浸出过程进行动力学计算。结果表明:在温度75℃、盐酸浓度4.50 mol/L、气体流量2.0 L/min和搅拌速度500 r/min的条件下浸出50 min后,锑浸出率可以达到59.13%。辉锑矿的臭氧协同氧化浸出符合收缩核模型,过程反应速率受混合过程控制,计算得到表观活化能为15.98 k J/mol,并最终建立了该浸出过程的动力学总方程式。     

焙烧氟碳铈矿硫酸浸出稀土的动力学(英文)

研究了硫酸浸出德昌稀土与天青石共伴生矿的焙烧矿过程。考查粒度、搅拌速度、硫酸浓度和温度对稀土浸出率的影响,并对稀土的浸出动力学进行分析。在选定的浸出条件下:粒径0.074～0.100mm、硫酸浓度1.5mol/L、液固比8:1、搅拌速度500r/min,稀土浸出反应受内扩散控制,表观活化能为9.977kJ/mol。     

电场对废旧锂离子电池中有价金属浸出的影响（英文）

提出一种电场强化浸出工艺，用于提高废旧锂离子电池提取Li、Ni、Co以及Mn过程中的浸出效率。通过产品表征和浸出动力学等手段，对浸出工艺参数进行优化并对浸出机制进行研究。在优化浸出条件下，超过98%Li、97%Ni和Co以及93%Mn被浸出进入到溶液中。浸出动力学研究表明，Li、Ni、Co和Mn的浸出过程由基于核缩减模型的化学反应控制，并确定浸出活化能分别为42.4、46.1、46.2和47.3k J/mol。浸出过程中，施加电场为溶液中Fe²⁺和Cl^-的循环利用提供了便利通道，减少了还原剂的添加量，同时保证了高的金属浸出率。     

以废茶叶为还原剂在硫酸溶液中还原浸出氧化锰矿（英文）

采用废茶叶在硫酸溶液中还原浸出加蓬和湘西氧化锰矿石,探索废茶叶用量、硫酸浓度、固液比、浸出温度和反应时间对浸出过程的影响。对加蓬氧化锰矿,优化的浸出条件为:氧化锰矿与废茶叶的质量比10:4、硫酸浓度2.5 mol/L、固液比7.5:1、浸出温度368 K、浸出时间8 h;在此条件下,加蓬氧化锰矿的浸出率几乎达100%。对于湘西氧化锰矿,优化浸出条件为:氧化锰矿与废茶叶的质量比10:1、硫酸浓度1.7 mol/L、液固比7.5:1、温度368 K、浸出时间8 h;在此条件下,锰的浸出率达到99.8%。氧化锰矿的还原浸出过程符合内扩散控制模型,加蓬和湘西氧化锰矿石的还原浸出反应表观活化能分别为38.2 kJ/mol和20.4 kJ/mol。采用X-射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)对浸出前、后的锰渣进行表征。     

包头稀土精矿的配合浸出及动力学

采用氯化铝盐酸体系配合浸出包头混合稀土精矿,并对浸出过程动力学进行研究,浸出过程主要考察盐酸和氯化铝的浓度、液固比、搅拌速度、温度及反应时间对精矿浸出的影响。结果表明,随着盐酸和氯化铝的浓度和液固比的增大、反应时间的延长和反应温度的升高,精矿的浸出率逐渐增大,得到的优化浸出工艺条件如下:HCl和AlCl3浓度分别为4.0 mol/L和1.5 mol/L,液固比为20 mL/g,搅拌速度为300 r/min,温度为85℃,时间为90 min。SEM-EDS及动力学分析结果表明,精矿浸出过程符合一种受固体颗粒表面的界面交换和固膜扩散混合控制的新缩小核模型,表观活化能为35.3 kJ/mol,阿伦尼乌斯常数k0=419.95,反应级数a,b和c分别为1.265,1.208和1.22,通过计算推导出反应动力学方程。     

氨-硫酸铵体系过硫酸盐氧化含钙镁碳酸盐低品位铜矿的浸出动力学(英文)

研究在氨?硫酸铵体系中用过硫酸盐氧化低品位铜矿浸出动力学,确定搅拌速度、浸出温度、矿物粒度及氨、硫酸铵和过硫酸钠的浓度对浸出的影响。结果表明,搅拌速度在300r/min以上时对浸出速度无影响,浸出速度随反应温度及氨、硫酸铵和过硫酸钠浓度的增大而增加。对浸出渣的EDS和物相定量分析表明斑铜矿被过硫酸盐氧化而溶解于氨?硫酸铵溶液。用产物层的界面传质和扩散控制的收缩核模型分析铜矿的溶解动力学,其表观活化能为22.91kJ/mol,同时获得了描述浸出过程的半经验动力学方程,其对氨、硫酸铵和过硫酸钠的浓度的表观反应级数分别为0.5、1.2和0.5。     

硅酸锌在氯化铵溶液中的浸出动力学（英文）

研究硅酸锌在氯化铵溶液中的浸出动力学,讨论搅拌速度(150~400 r/min)、浸出温度(95~108°C)、硅酸锌粒度(61~150μm)以及氯化铵浓度(3.5~5.5 mol/L)对锌浸出率的影响。结果表明,减小硅酸锌粒度、提高浸出温度和氯化铵浓度可以显著地提高锌的浸出率。在多孔颗粒的动力学模型中,颗粒模型的孔隙扩散控制能很好地描述锌的浸出动力学。浸出反应的表观活化能为161.26 k J/mol,氯化铵的反应级数为3.5.     

橙皮还原浸出废旧锂电池正极材料有价金属

为了促进废旧锂电池的高效环保浸出,研究了一种利用橙皮作为有机还原剂,高效浸出废旧锂电池正极材料中金属的方法。结果表明：橙皮的添加显著提高了柠檬酸浸出剂的性能,实现了锂、镍、钴和锰的高浸出率,最佳浸出条件为柠檬酸浓度2 mol/L、橙皮用量40 g/L、浸出温度95℃、液固比20∶1、搅拌速度300 r/min、浸出时间120 min。利用Design Expert 10推导出了一个浸出模型,能精确预测金属的浸出率。动力学研究表明,锂、镍、钴和锰的表观活化能分别为64.95、67.71、66.65和72.8 kJ/mol,说明正极材料浸出过程主要受化学反应控制。通过对比OP浸出前后的SEM像,验证了橙皮还原能力可用还原糖理论进行解释。     

湿法炼锌净化渣酸浸的动力学

对湿法炼锌净化渣的浸出动力学进行了研究,并探讨了硫酸浓度、反应温度、粒度等对钴、锌浸出率的影响规律。从动力学的角度分析了整个浸出过程,得到优化条件：液固比50：1(mL/g),硫酸浓度100 g/L,反应温度70°C,粒度75~80μm,反应时间20 min。在此优化条件下钴的浸出率为99.8%,锌的浸出率为91.97%。结果表明：在硫酸体系中钴的浸出符合不生成固体产物层的“未反应收缩核”模型。通过 Arrhenius 经验公式求得钴和锌表观反应活化能分别为11.693 kJ/mol和6.6894 kJ/mol,这表明浸出过程受边界层扩散控制。     

混合铜渣的微波浸出（英文）

在微波炉中采用双氧水和乙酸溶液浸出由转炉和闪速炉渣组成的混合铜渣。该混合铜渣含51%Fe_2O_3、3.8%CuO、3.2%Zn。研究表明,对混合渣浸出率影响较大的因素有:浸出时间,液固比,双氧水浓度和乙酸浓度。在最优的浸出条件下:乙酸浓度4 mol/L,双氧水浓度4 mol/L,微波功率900 W,浸出时间30 min,液固比25 mg/L,浸出温度100°C,铜、铁、锌的浸出率分别可达到95%、1.6%和30%。与传统的浸出工艺相比较,微波浸出可缩短浸出时间,同时,可选择性浸出渣中的金属元素。动力学研究表明,渣中金属元素的浸出可用一收缩未反应核模型来描述,浸出反应的表观活化能为16.64 kJ/mol,反应级数为1.09.     

燕麦秸秆还原浸出低品位软锰矿及其动力学

以燕麦秸秆为还原剂,在硫酸介质中直接浸出某低品位软锰矿,研究浸出过程的工艺条件和动力学。结果表明:在硫酸浓度为150 g/L、液固比为9 mL/g、麦秆与软锰矿质量比为0.3、浸出温度90℃、浸出60 min的条件下,锰浸出率可达96.1%,此时,铁浸出率为46.8%,浸出液化学需氧量(COD)值为6.2 g/L。动力学研究表明:锰的浸出过程在333~363 K内符合未反应核缩减模型,浸出过程主要受界面化学反应步骤控制,其浸出表观活化能为69.4 kJ/mol。     

盐酸溶液中双氧水浸出黄铜矿（英文）

本文旨在研究以双氧水为强氧化剂的黄铜矿精矿的盐酸浸出过程。研究搅拌速度、固液比、温度、HCl和H_2O_2浓度等浸出参数对金属浸出率的影响。室温下,用3.0 mol/L H_2O_2和0.5 mol/L HCl溶液与黄铜矿反应180 min后,获得33%的最大铜浸出率。结果表明,在反应的前60 min,铜的浸出率增大;此后,由于双氧水的快速催化分解,铜浸出率基本上保持不变。此外,固液比对铜的浸出率影响显著,而且在最稀的悬浮液中(即固液比1:100)铜的浸出率最高。溶出过程可用一级动力学方程描述,表观活化能为19.6 kJ/mol,表明溶出过程受扩散控制,对于HCl和H_2O_2的反应级数分别为0.30和0.53。浸出渣的XRD和SEM/EDS分析结果表明,矿物表面生成单质硫,抑制浸出率的提高。