
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://beta.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
ИЗМЕНЕНИЕ ТЕРМОПЛАСТИЧНОСТИ НИЗКОСОРТНЫХ УГЛЕЙ ПРИ СЕЛЕКТИВНОМ ИЗВЛЕЧЕНИИ МЕТАЛЛОВ
В связи с неустойчивой ситуацией на мировом рынке нефти уголь становится основным источником органического сырья для химической и металлургической промышленности. Ископаемые угли способны накапливать значительное количество элементов и примесей, нередко достигающих промышленно значимых концентраций. Ресурсы скандия и других редких элементов только в угольных месторождениях Сибири способны обеспечить его мировые потребности на несколько десятилетий. В работе решаются комплексные задачи, связанные с извлечением оксидов металлов по разработанной схеме обогащения для обеспечения необходимого уровня термопластичности, который определяет качество и характеристики металлургического кокса.В лабораторных условиях проведены опыты по обогащению высокозольных углей, содержащих в своем составе наибольшее количество металлов. При помощи модернизированного пластометра Гизелера определены значения термопластичности. При современных технологиях и оборудовании на базе отдельных месторождений можно создать рентабельное производство обогащенных коксующихся углей при попутном извлечении редких металлов. Доказано, что наиболее перспективно извлечение из углей скандия и комплекса редких металлов в виде оксидов.
As the world oil market tends to be highly volatile, the coal becomes a primary source of organic raw materials for chemical and metallurgical industries. Fossil coals can accumulate high amounts of elements and mixtures quite often reaching commercially valuable concentrations. Reserves of scandium and other rare elements in coal deposits in Siberia alone are sufficient to satisfy the expected global demand for several decades. This study is intended to solve complex tasks associated with extraction of metal oxides using the developed enrichment method to ensure the required thermal plasticity determining the quality and properties of metallurgical coke.Laboratory experiments have been conducted for the enrichment of high-ash coals containing the highest concentrations of metals. Thermal plasticity values have been determined with the help of Gieseler plastometer . Using modern technologies and equipment individual deposits can be turned into profitable production of enriched coking coals with concurrent extraction of rare metals. It has been proven that the highest commercial potential lies with the extraction of scandium and some other rare metals in the form of oxides from the coal..
№4 (220) (2017)
coal, coal chemistry, enrichment, обогащение, уголь, scandium, скандий, coke, углехимия, термопластичность, селективное извлечение, selective extraction, кокс, thermal plasticity, редкие металлы, rare metals
coal, coal chemistry, enrichment, обогащение, уголь, scandium, скандий, coke, углехимия, термопластичность, селективное извлечение, selective extraction, кокс, thermal plasticity, редкие металлы, rare metals
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).3 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
