Ширчиннамжил Нямдэлгэр, Түмэн-Өлзий Нарангарав
Энэхүү судалгааны зорилго нь зэсийн техноген баяжмалыг сульфатжуулан шатаах замаар зэсийг ялгаж авах боломжийг тодорхойлох явдал байв. Зохиогчид Cu-33.45%, Fe-14.14%, Ag-0.73%, S-23.87% агуулсан техноген баяжмалыг нам температурт шатаахад зэсийн сульфат давамгайлж, мөн гётит, гематит, магнетит илрэхийг хянасан. Шатаасан дээжний найрлагыг ICP-OES болон химийн шинжилгээний аргаар тодорхойлон, Cu-28.12%, Fe-20.52%, Ag-0.65%, S-14.34% агуулагдсаныг тогтоосон. Хатуу үлдэгдлийг ус болон хүхрийн хүчил (H2SO4)-ийн уусмалд хялбар уусдаг зэсийн нэгдлүүд үүсэхийг харуулсан. Уусгалтын үр дүнгөөс үзэхэд ус (25°C, 500 эрг/мин, 1:50, 60 мин) болон хүчлийн (1.6 М H2SO4, 25°C, 200 эрг/мин, 1:8, 60 мин) уусгалтын оновчтой нөхцлүүдэд Cu-ийн уусалт ихэссэн байна.
@article{f20086df-962c-4907-858a-af9071800f68,
title={Зэсийн техноген баяжмалыг сульфатжуулан шатааж, зэс ялгаж авах боломж},
author={Ширчиннамжил Нямдэлгэр and Түмэн-Өлзий Нарангарав},
year={2022},
language={en}
}TY - JOUR TI - Зэсийн техноген баяжмалыг сульфатжуулан шатааж, зэс ялгаж авах боломж AU - Ширчиннамжил Нямдэлгэр AU - Түмэн-Өлзий Нарангарав PY - 2022 LA - en ER -
Unknown, Unknown
This chapter discusses metal casting processes, highlighting the diversity and common characteristics among them. The objective is to elucidate the fu
Rajesh Jha, Bimal Kumar Jha
This book describes the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) concepts to develop predictive models that can be used t
Siddhartha Mukherjee
This book provides a comprehensive overview of the critical aspects of industrial process engineering and plant design, addressing the complexities an
Unknown, Unknown
This study focuses on the fundamental characteristics of solid iron, which is predominantly composed of iron atoms and provides a basis for understand
Ian Cameron, Mitren Sukhram
This book delves into the intricate processes involved in blast furnace ironmaking, emphasizing the analysis, control, and optimization of operations.
This paper addresses the challenge of assessing the feasibility of wind power plant projects at sites with insufficient or no local historic wind data