废旧锂离子电池火法冶炼富锰渣中锰和锂的提取（英文）

开展富锰渣硫酸化焙烧-水浸选择性提取锰和锂的试验,采用XRD、TG-DSC和SEM-EDS详细分析锰和锂的提取机理。结果表明,在酸浓度为82%(质量分数)、酸矿质量比1.5:1、焙烧温度800℃和焙烧时间2 h时,Mn和Li的浸出率分别达到73.71%和73.28%。焙烧过程中,富锰渣首先与浓硫酸反应形成Mn SO₄、MnSO₄·H₂O、Li₂Mg(SO₄)₂、Al₂(SO₄)₃和H₄SiO₄。随着焙烧温度的升高,H₄SiO₄和Al₂(SO₄)₃依次分解,并形成莫来石和尖晶石相。莫来石的形成有利于降低Al和Si的浸出率而增加Li的浸出率;而尖晶石的形成则会降低Mn和Li的浸出率。     

白云鄂博铌资源提取研究进展

综述了现有白云鄂博稀土-铌-铁多金属矿的提铌工艺,将其分为选矿工艺和冶炼工艺,并分析和探讨了各工艺的优缺点。常规选冶工艺始终无法解决性质相似的含铌矿物与含铁矿物间的高效分离问题,进而无法获得高品位的铌精矿(或铌铁产品)。选冶联合新思路通过主动改变原料性质,优先将多种含铌矿物定向调控转化为性质单一易选的含铌矿物,使得后续利用选矿方法获得高品位铌精矿成为可能,有望解决白云鄂博铌资源高效利用的问题。     

太平洋经济合作地区矿业面临的环境问题

叙述了国际矿业所面临的诸多环境问题及其解决的阻碍因素；指出在矿业管理方面对保护环境所应采取的具体措施、国际与国内相结合的管理办法；介绍了环境管理报告、公众的望、环境事故实例、酸性矿山水、以及废放山的情况，最后谈了财务和市场压力。     

1，7-二氮杂15冠5醚对镧(Ⅲ)的配位识别机理研究

研究了硫酸体系中氮杂冠醚萃取分离La³⁺的过程,考察了氮杂冠醚浓度、平衡阴离子浓度对La³⁺分配比的影响,并结合DFT计算和红外光谱表征探索了氮杂冠醚对硫酸体系中La³⁺的配位结合机理。结果表明,La3+与1,7-二氮杂15冠5醚形成8配位、La∶2N-15C5∶H₂O=1∶1∶3构型的配合物,配位反应的实质在于冠醚环上N原、O原子和水分子中的O原子与La3+之间的离子偶极相互作用; 在硫酸体系下,氮杂冠醚萃取La3+所生成的萃合物结构式为La(2N-15C5)(H₂O)₃(SO₄)0.5²⁺,对应的萃取平衡常数K=2.88×10⁵。     

含锰废旧聚合物锂离子电池还原熔炼回收有价金属试验研究

以含Mn较高的废旧聚合物锂离子电池为原料, 基于CaO-Al₂O₃-SiO₂-MgO渣型直接还原熔炼工艺分离回收其中的有价金属。试验结果表明, 最佳工艺条件为: 造渣剂中CaO/SiO₂比为0.75, MgO含量5%, 造渣剂用量为电池质量的2.0倍, 焦粉用量为电池质量的0.1倍, 熔炼温度1 450 ℃, 熔炼时间15 min, 此时Co、Ni、Cu回收率分别为96.03%、96.42%、93.40%。最合适的炉渣组成为CaO/SiO₂比为0.77~1.21, Al₂O₃含量9.55%~11.92%, MgO含量4%左右。高的熔炼温度及炉渣碱度有助于Mn还原进入合金中, 但本试验条件下Mn无法充分还原, 仍主要进入炉渣中。     

高硫难浸金精矿氧化渣中单质硫的深入氧化研究

黄铁矿包裹型难浸金精矿-软锰矿氧化处理过程中, 生成单质硫, 影响了后续氰化浸金效果, 为此进行了含单质硫氧化渣的深入氧化研究。结果表明, 在碱性环境下, 用过氧化钠作氧化剂实现了单质硫的高效氧化; 当渣中单质硫含量低于1.5%时, 氰化浸出时金的浸出率达到90%以上。     

基于MnO-SiO2-CaO渣型的辉锑矿挥发熔炼工艺

提出以硫化锰矿作造渣剂、采用MnO-SiO₂-CaO渣型的辉锑矿挥发熔炼新工艺。试验确定的最佳工艺条件为:硫化锰矿、氧化钙和焦炭用量分别为锑精矿质量的20.01%、6.66%和4.98%,熔炼温度1 250~1 300 ℃,氧气流量0.7 L/min,熔炼时间50 min;此条件下锑锍产率5.09%,渣中Sb含量0.33%,Sb挥发率99.75%,炉渣主要由MnO、FeO、SiO₂、CaO组成,含量分别为19.11%、11.20%、34.78%和14.23%。在试验条件范围内,Mn在渣/锍两相间分配比值明显高于Fe,达到1.0。以MnS作造渣剂,采用MnO-SiO₂-CaO渣型进行辉锑矿的挥发熔炼,可望强化挥发熔池熔炼炉的顺畅运行。     

产品生命周期评价系统研究

本文主要从系统结构、锌冶炼物流模块化、工艺流程计算结构图自动绘制和物料平衡计算等方面对生命周期评价系统进行了研究，开发出以工段为单元的物料平衡计算算法。实践证明，与以设备为计算单元的方法相比，本算法能在很大程度上降低计算复杂性并且提高了适应能力。     

神经网络技术在湿法炼锌矾法除铁中的应用

分析了在湿法炼锌中矾法除铁的影响因素, 据此设计了神经网络模型, 改进了算法, 采用分割式网络结构, 并用以预测沉矾的终点, 仿真结果表明, 该学习算法能比较准确地反映溶液中铁离子与酸浓度的变化。