Determination of zinc in gas cleaning dust emissions from electrometallurgical production

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The study is devoted to the peculiarities of the determination of zinc in dust emissions from gas purification of electrometallurgical production using scrap metal for processing. By X-ray phase, energy dispersive X-ray fluorescence analysis (EDXRF) and atomic emission spectrometry with inductively coupled plasma (ICP-AES), elemental and phase (zinc oxide and ferrite, halite, sylvin and magnetite) compositions of gas purification dust emissions were established, taking into account which an analysis scheme was developed. The developed technique of express energy dispersive X-ray fluorescence determination of zinc in dust emissions of gas purification provides for the construction of a calibration dependence with correction of matrix effects. The relative deviation in the determination of zinc by the EDXRF method, taking into account the matrix correction, was 2.1%, ICP-AES – 2.5%. The method for determining zinc was tested on real samples of dust emissions from gas purification.

作者简介

Z. Temerdashev

Kuban State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: temza@kubsu.ru
俄罗斯联邦, Krasnodar

E. Ryadno

Kuban State University

Email: temza@kubsu.ru
俄罗斯联邦, Krasnodar

L. Vasileva

Kuban State University

Email: temza@kubsu.ru
俄罗斯联邦, Krasnodar

A. Abakumov

Kuban State University

Email: temza@kubsu.ru
俄罗斯联邦, Krasnodar

A. Vasilev

Kuban State University

Email: temza@kubsu.ru
俄罗斯联邦, Krasnodar

参考

  1. Sammut M.L, Rose J., Masion A., Fiani E., Depoux M., Ziebel A, et al. Determination of zinc speciation in basic oxygen furnace flying dust by chemical extractions and X-ray spectroscopy // Chemosphere. 2008. V. 70. P. 1945. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2007.09.063
  2. Teo Y.Y., Lee H.S., Low Y.C., Choong S.W., Low K.O. Hydrometallurgical extraction of zinc and iron from electric arc furnace dust (EAFD) using hydrochloric acid // J. Phys. Sci. 2018. V. 29 (Suppl. 3). P. 49. https://doi.org10.21315/jps2018.29.s3.6
  3. Omran M., Fabritius T. Effect of steelmaking dust characteristics on suitable recycling process determining: Ferrochrome converter (CRC) and electric arc furnace (EAF) dusts // Powder Technol. 2017. V. 308. P. 47. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2016.11.049
  4. Топоркова Ю.И., Блудова Д., Мамяченков С.В., Анисимова О.С. Обзор методов переработки пылей электродуговой плавки // iPolytech J. 2021. Т. 25. № 5 (160). С. 643. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2021-5-643-680
  5. ГОСТ 14048.1-93 Концентраты цинковые. Метод определения цинка. Минск: Межгосударственный совет по стандартизации, метрологии и сертификации, 1997. 11 с.
  6. Ермолин М.С., Федотов П.С., Карандашев В.К., Дженлода Р.Х., Иванеев А.И., Буркат Т.В., Буркат В.С. Фракционирование, характеризация и анализ нано- и микрочастиц при оценке вклада металлургического предприятия в загрязнение городской пыли // Журн. аналит. химии. 2020. Т. 75. № 9. С. 844. https://doi.org/10.31857/S0044450220090108 (Ermolin M.S., Fedotov P.S., Dzhenloda R.K., Ivaneev A.I., Karandashev V.K., Burkat T.V., Burkat V.S. Fractionation, characterization, and analysis of nano- and microparticles in the estimation of the contribution of a metallurgical enterprise to the pollution of urban dust // J. Anal. Chem. 2020. V. 75. № 9. P. 1227. https://doi.org/10.1134/S1061934820090105)
  7. Machado J.G.M.S., Brehm F.A., Moraes C.A.M., Santos C.A., Vilela A.C.F., Cunha J.B.M. Chemical, physical, structural and morphological characterization of the electric arc furnace dust // J. Hazard. Mater. 2006. V. B136. P. 953. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2006.01.044
  8. Simonyan L.M., Alpatova A.A., Demidova N.V. The EAF dust chemical and phase composition research techniques // J. Mater. Res. Technol. 2019. V. 8. № 2. P. 1601. https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2018.11.005
  9. Jenkins R. X-Ray Fluorescence Spectrometry, 2nd Ed. Hoboken: Wiley, 2012. 232 p. doi: 10.1002/9781118521014
  10. Эрхардт Х., Федорович В.А., Мурашко Г.М. Рентгенофлуоресцентный анализ. Применение в заводских лабораториях: сборник научных трудов. М.: Металлургия, 1985. 256 с.
  11. Титаренко А.В., Цветянский А.Л., Еритенко А.Н. Изготовление реперных образцов для рентгенофлуоресцентного анализа // Аналитика и контроль. 2008. Т. 12. № 1–2. С. 42.
  12. Чубаров В.М., Амосова А.А., Финкельштейн А.Л. Рентгенофлуоресцентное определение рудных элементов железомарганцевых образований // Заводск. лаборатория. Диагностика материалов. 2019. Т. 85. № 12. С. 5. https://doi.org/10.26896/1028-6861-2019-85-12-5-13 (Chubarov V.M., Amosova A.A., Finkelshtein A.L. X-Ray fluorescence determination of ore elements in ferromanganese formations // Inorg. Mater. 2020. V. 56. № 14. P. 1423. https://doi.org/10.1134/S0020168520140046)
  13. Wang L., Lu X., Wei X., Jiang Z., Gu S., Gao Q., Huang Y. Quantitative Zn speciation in zinc-containing steelmaking wastes by X-ray absorption spectroscopy // J. Anal. At. Spectrom. 2012. V. 27. P. 1667. https://doi.org/10.1039/c2ja30094j
  14. Fares G., Al-Negheimish A., Al-Mutlaq F.M., Alhozaimy A.M., Khan M.I. Effect of freshly produced electric arc-furnace dust and chloride-free chemical accelerators on concrete performance // Constr. Build. Mater. 2021. V. 274. Article 121832. https://doi.org/j.conbuildmat.2020.121832
  15. Halli P., Hamuyuni J., Revitzer H., Lundstrom M. Selection of leaching media for metal dissolution from electric arc furnace dust // J. Cleaner Prod. 2017. V. 164. P. 265. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.06.212
  16. Tang H., Peng Z., Wang L., Shang W., Anzulevich A.P., Rao M., Li G. Facile synthesis of zinc ferrite as adsorbent from high-zinc electric arc furnace dust // Powder Technol. 2022. V. 405. Article 117479. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2022.117479
  17. Nölte J. ICP Emission Spectrometry: A Practical Guide, 2nd Ed. Hoboken: Wiley-VCH, 2021. 288 p.
  18. Stewart D.J. C., Barron A.R. Pyrometallurgical removal of zinc from basic oxygen steelmaking dust – A review of best available technology // Resour. Conserv. Recycl. 2020. V. 157. Article 104746. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2020.104746
  19. Machado J.G.M.S., Brehm F.A., Moraes C.A.M., Santos C.A., Vilela A.C.F. Characterization study of electric arc furnace dust phases // Mater. Res. 2006. V. 9. № 1. P. 41.
  20. https://doi.org/10.1590/S1516-14392006000100009
  21. Борисова Н.М., Горшенков М.В., Коваль А.А., Мозуль К.А., Ховайло В.В., Шуринова Е.В. Структурные и магнитные размерные эффекты в нанодисперсных ферритовых системах ZnxFe3–xO4 // Физика твердого тела. 2014. Т. 56. № 7. С. 1284. (Borisova N.M., Mozul' K. A., Shurinova E.V., Gorshenkov M.V., Khovailo V.V., Koval' A. A. Structural and magnetic size effects in nanodisperse ZnxFe3-xO4 ferrite systems // Phys. Solid State. 2014. V. 56. № 7. P. 1334.)
  22. Лосев Н.Ф., Смагунова А.Н. Основы рентгеноспектрального флуоресцентного анализа. М.: Химия, 1982. 208 с.
  23. Блохин М.А., Швейцер И.Г. Рентгеноспектральный справочник. М.: Наука, 1982. 373 с.
  24. Колбин В.В. Методы подготовки реперных образцов почв для неразрушающего РФА-анализа // Вестн. НЯЦ РК. 2022. № 3. С. 11. https://doi.org/10.52676/1729-7885-2022-3-11-20
  25. Молчанова Е.И., Смагунова А.Н., Щербаков И.В. Особенности матричной коррекции при рентгенофлуоресцентном анализе проб с широкими вариациями состава // Журн. аналит. химии. 2011. Т. 66. № 9. С. 940. (Molchanova E.I., Shcherbakov I.V., Smagunova A.N. Specific features of matrix correction in the X-ray fluorescence analysis of samples of widely varied composition // J. Anal. Chem. 2011. V. 66. № 9. P. 824.)
  26. Представление результатов химического анализа (Рекомендации IUPAC 1994 г.) // Журн. аналит. химии. 1998. Т. 53. № 9. С. 999.
  27. Rasberry S.D., Heintich K.F. J. Calibration for interelement effects in X-ray fluorescence analysis // Anal. Chem. 1974. V. 46. № 1. P. 81.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».