Более экологичные методы могут помочь найти редкие минералы для телефонов

Поиск и добыча достаточного количества редкоземельных минералов для питания растущего числа мобильных телефонов — сложная задача, которая может нанести ущерб окружающей среде, но новые методы могут помочь.

Исследователи говорят, что они удалили ценные редкоземельные элементы (РЗЭ) из отходов с достаточно высоким выходом, чтобы решить проблемы производителей и повысить их прибыль. Ученые заявили в недавней статье , что их процесс более щадящий для окружающей среды, потому что он использует меньше энергии, чем другие методы, и превращает поток кислоты, часто используемый для восстановления элементов, в струйку.

«В смартфоне может быть до восьми различных РЗЭ», — сказал в интервью Digital Trends химик из Университета Райса Джеймс Тур , автор исследования. «Красный, синий и зеленый цвета экрана усилены РЗЭ, как и вибрирующий механизм и динамики».

Минералы, которые поддерживают работу вашего телефона

Люди идут по шахте редкоземельного рудника Steenkampskraal (SKK).
Редкоземельные минералы в этих шахтах используются в производстве мощных магнитов, которые используются в электромобилях, ветряных турбинах, робототехнике и многих других приложениях.

Лаборатория Тура использовала специальный процесс нагрева, который позволяет получать графен из любого твердого источника углерода для извлечения редкоземельных металлов. Минералы обладают магнитными и электронными свойствами, критически важными для современной электроники и экологически чистых технологий.

В то время как промышленная добыча из угольной летучей золы, остатков бокситов и электронных отходов обычно включает сильную кислоту — трудоемкий и неэкологичный процесс — лаборатория Райса нагревает летучую золу и другие материалы примерно до 5432 градусов по Фаренгейту за секунду. Этот процесс превращает отходы в хорошо растворимые «активированные виды РЗЭ».

Тур сказал, что обработка летучей золы с помощью мгновенного джоулевого нагрева «разбивает стекло, которое заключает в себе эти элементы, и превращает фосфаты РЗЭ в оксиды металлов, которые растворяются гораздо легче». В промышленных процессах для извлечения материалов используется 15-молярная концентрация азотной кислоты; В процессе Райса используется гораздо более мягкая 0,1-молярная концентрация соляной кислоты, которая все же дает больше продукта.

Исследователи обнаружили, что угольная летучая зола мгновенного нагрева (CFA) более чем удвоила выход большинства редкоземельных элементов с использованием очень слабой кислоты, чем выщелачивание необработанного CFA в сильных кислотах.

«Стратегия является общей для различных отходов», — сказал Бинг Дэн, один из исследователей. «Мы доказали, что эффективность извлечения РЗЭ из угольной летучей золы, бокситового остатка и электронных отходов повышается с помощью одного и того же процесса активации».

Экологические проблемы

Deloitte Global прогнозирует , что смартфоны — самые популярные в мире устройства бытовой электроники, которые, как ожидается, будут установлены в 4,5 миллиарда человек в 2022 году — только в этом году будут генерировать 146 миллионов тонн CO2 или эквивалентных выбросов.

«Быстрый оборот новых телефонов каждый год является проблемой, поскольку мы быстро потребляем технологии, что также оказывает воздействие на окружающую среду», — Александр Гизи , профессор кафедры наук о Земле и окружающей среде в Институте горного дела и технологий Нью-Мексико. , — рассказал Digital Trends в интервью.

По словам Гизи, хотя переработка поможет сократить выбросы, добыча полезных ископаемых по-прежнему дешевле и необходима для удовлетворения растущего спроса на технические устройства. Он добавил, что с каждым годом их компоненты становятся меньше и легче, имеют более длительное время автономной работы и модернизируются для повышения качества дисплеев.

Staples начинает переработку электроники, чтобы справиться с «электронными отходами».
Тим Бойл / Getty Images

«Наши сотовые телефоны перегружены РЗЭ и другими металлами, такими как медь и золото; следовательно, было бы полезно повторно использовать некоторые части для извлечения РЗЭ, но мы еще не достигли этого».

Гизи сказал, что извлечение РЗЭ из природных месторождений полезных ископаемых может быть затруднено, потому что эти разные РЗЭ встречаются вместе в различных типах минералов. Для извлечения полезных ископаемых требуется механическое или физическое разделение, а также химическое разделение.

«Этот процесс может также включать химические вещества, которые необходимо тщательно обрабатывать путем утилизации шахтных отходов», — сказал Гиси. «С учетом правил добычи и добычи в Северной Америке было бы выгодно делать это на местном уровне и ответственным образом, но это, вероятно, будет дороже и для этого нужны стимулы».

Добыча редкоземельных минералов (РЗЭ).

Лаборатория Гизи работает над новыми методами извлечения РЗЭ. Исследователи исследовали, как РЗЭ химически разделяются в природных системах в сверхкритических гидротермальных флюидах в земной коре.

«По сути, это водные растворы с высокой температурой и давлением», — сказал Гиси. «Мы изучаем, как различные кислоты/основания и лиганды, такие как хлориды, фториды и гидроксилы, могут связываться с РЗЭ, повышать их растворимость и даже способствовать их фракционированию. Это позволит прогнозировать растворимость этих металлов и поведение при фракционировании, а также потенциально может быть использовано для разработки новых технологий».

Новые методы поиска полезных ископаемых

Компьютеры также могут повысить усилия по поиску редких минералов. Исследователи предложили систему искусственного интеллекта (ИИ), которая могла бы изучать базу данных редкоземельных минералов, распознавать закономерности, а затем находить новые потенциальные совпадения.

До появления ИИ или машинного обучения (МО) открытие новых материалов основывалось на пробах и ошибках, сказал Digital Trends в интервью Digital Trends ученый-материаловед Прашант Сингх из лаборатории Эймса в Университете штата Айова и автор нового исследования. интервью.

«Процесс доставки недавно обнаруженного материала из лаборатории на рынок может занять 20-30 лет, но AI/ML может значительно ускорить этот процесс, моделируя свойства материала на компьютерах, прежде чем ступить в лабораторию», — сказал Сингх. «Это делает AI/ML полезным для обнаружения технологически полезных соединений».