Сланцы Коцюбинского месторождения Волжского бассейна перспективны как альтернативный источник редкого и стратегически важного металла — рения. Для оценки целесообразности их переработки необходимы данные о количественном содержании рения, что требует разработки относительно быстрого и надежного метода анализа. Определение рения проведено рентгенофлуоресцентным методом с предварительным электрохимическим концентрированием металла его осаждением на катоде после предварительного вскрытия пробы. Применение рентгенофлуоресцентного анализа позволяет определить рений на фоне десятикратного избытка молибдена и других металлов. Содержание рения в глинистых сланцах составило 0,68 plusmn 0,20 г/т, что делает экономически оправданной их переработку. В черных сланцах рений не обнаружен. Результаты анализа рентгенофлуоресцентным методом с предварительным электрохимическим концентрированием сопоставимы с полученными методом ИСП МС. В то же время анализ методом ЛА ИСП МС приводит к заниженным результатам по содержанию рения, что, по-видимому, связано с его тугоплавкостью. Сравнивая два метода, приводящих к достоверным результатам (ИСП МС и электрохимическое концентрирование + рентгенофлуоресцентный анализ), можно отметить, что предлагаемый метод не требует дорогостоящего оборудования и реализуем в полевых условиях
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Физика
В настоящее время в Российской Федерации добывается порядка 2,5 т/год рения [1], в то время как годовая потребность в нем оценивается как 5 т/год; годовой дефицит рения составляет примерно 2,5…3,0 т [2]. В настоящее время покрытие возникающего дефицита за счет внешних поставок затруднено, что заставляет искать собственные источники рения и разрабатывать технологии его извлечения. Ввиду тугоплавкости, прочности и высокой химической инертности рений незаменим в авиастроении [3]. Кроме того, ренийсодержащие катализаторы эффективны в процессах нефтепереработки [4] и органическом синтезе для проведения гомогенного и гетерогенного гидрирования [5–7]. Возрастающий спрос на рений и содержащие его соединения материалы требует разработки быстрых, надежных и чувствительных методов его определения.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Спорыхина Л.В., Быховский Л.З., Чернова А.Д. Сырьевая база рассеянных элементов России: состояние и использование. Минеральные ресурсы России. Экономика и управление, 2020, № 2, с. 23-34. EDN: BZCFFX
2. Бортников Н.С., Волков А.В., Галямов А.Л. и др. Минеральные ресурсы высокотехнологичных металлов в России: состояние и перспективы развития. Геология рудных месторождений, 2016, т. 58, № 2, с. 97-119. DOI: 10.7868/S0016777016020027 EDN: VTOUMD
3. Rahman M., Davey K., Qiao Sh.-Zh. Advent of 2D rhenium disulfide (ReS2): fundamentals to applications. Adv. Funct. Mater., 2017, vol. 27, no. 10, art. 1606129. DOI: 10.1002/adfm.201606129 EDN: YXAUKH
4. Biloen P., Helle J.N., Verbeek H., et al. The role of rhenium and sulfur in platinum-based hydrocarbon-conversion catalysts. J. Catal., 1980, vol. 63, no. 1, pp. 112-118. DOI: 10.1016/0021-9517(80)90064-0
5. Gothe M.L., Silva K.L.C., Adolfo L., et al. Rhenium - a tuneable player in tailored hydrogenation catalysis. Eur. J. Inorg. Chem., 2021, vol. 2021, no. 39, pp. 4043-4065. DOI: 10.1002/ejic.202100459
6. Broadbent H.S., Bartley W.J. Rhenium catalysts. VII. Rhenium (VI) oxide. J. Org. Chem., 1963, vol. 28, no. 9, pp. 2345-2347.
7. Kessler V.G., Seisenbaeva G.A. Rhenium nanochemistry for catalyst preparation. Minerals, 2012, vol. 2, iss. 3, pp. 244-257. DOI: 10.3390/min2030244 EDN: UPWDKT
8. Korzhinsky M., Tkachenko S., Shmulovich K., et al. Native AI and Si formation. Nature, 1995, vol. 375, art. 544. DOI: 10.1038/375544a0
9. Балихин А.В., Барковская О.Э. Перспективы извлечения рения из вулканических газов. Обзор. Комплексное использование минерального сырья, 2017, № 3, c. 16-23. EDN: YYAEKT
10. Шакуров Р.И., Кузнецов В.В., Филатова Е.А. и др. Определение рения в вулканических породах методом рентгенофлуоресцентного анализа с предварительным электрохимическим концентрированием. Цветные металлы, 2021, № 10, c. 43-49. 1. DOI: 10.17580/tsm.2021.10.06 EDN: KCTFGG
11. Самойлов А.Г., Енгалычев С.Ю., Зозыряев Н.Ю. и др. Рениеносность верхнеюрских горючих сланцев центральной части Волжского сланцевого бассейна. Региональная геология и металлогения, 2018, № 75, с. 67-77. EDN: YOGHWX
12. Самойлов А.Г., Зозырев Н.Ю., Енгалычев С.Ю. и др. Рений в отложениях волжского яруса центральной части Волжского сланцевого бассейна. Известия Саратовского университета. Новая серия. Сер. Науки о Земле, 2017, т. 17, № 1, с. 58-61. DOI: 10.18500/1819-7663-2017-17-1-58-61 EDN: XWZRUH
13. Malinovsky D., Rodushkin I., Axelsson M.D., et al. Determination of rhenium and osmium concentrations in molybdenite using laser ablation double focusing sector field ICP-MS. J. Geochem. Explor., 2004, vol. 81, iss. 1-3, pp. 71-79. DOI: 10.1016/j.gexplo.2003.08.003 EDN: EIBYHO
14. Mank A.J.G., Mason P.R.D. A critical assessment of laser ablation ICP-MS as an analytical tool for depth analysis in silica-based glass samples. J. Anal. At. Spectrom., 1999, vol. 14, iss. 8, pp. 1143-1153. DOI: 10.1039/A903304A EDN: AUINBR
15. Solt M.W., Wahlberg J.S., Myers A.T. Determination of rhenium in molybdenite by X-ray fluorescence: a combined chemical-spectrometric technique. Talanta, 1969, vol. 16, iss. 1, pp. 37-43. DOI: 10.1016/0039-9140(69)80238-9
16. Peddy R.V.C., Gopalakrishnan K., Koshy V.J., et al. Determination of the platinum, rhenium and chlorine contents of alumina-based catalysts by X-ray fluorescence spectrometry. Analyst, 1991, vol. 116, iss. 8, pp. 847-850. DOI: 10.1039/AN9911600847
17. Kolpakova N.A., Buinovskii A.S., Mel’nikova I.A. Determination of rhenium in gold-containing ores by X-ray fluorescence spectrometry. J. Anal. Chem., 2009, vol. 64, no. 2, pp. 144-148. DOI: 10.1134/S1061934809020099 EDN: LLQCVD
18. Zawisza B., Sitko R. Determination of Te, Bi, Ni, Sb and Au by X-ray fluorescence spectrometry following electroenrichment on a copper cathode. Spectrochimica Acta B, 2007, vol. 62, iss. 10, pp. 1147-1152. DOI: 10.1016/j.sab.2007.07.004 EDN: LAZBXV
19. Kuznetsov V.V., Gamburg Yu.D., Zhulikov V.V., et al. Electrodeposited NiMo, CoMo, ReNi, and electroless NiReP alloys as cathode materials for hydrogen evolution reaction. Electrochimica Acta, 2020, vol. 354, art. 136610. DOI: 10.1016/j.electacta.2020.136610
20. Елисеева Е.А., Березина С.Л., Болдырев В.С. и др. Влияние морфологии частиц Co2O3 на кинетику растворения в электролитах. Цветные металлы, 2020, № 11, с. 14-18. DOI: 10.17580/tsm.2020.11.02 EDN: PFNGTO
Выпуск
Другие статьи выпуска
Важность наноматериалов обусловлена тем фактом, что они обладают свойствами, отличающими их от классических материалов, что делает их более эффективными в ряде областей применения. Таким образом, в этой статье обсуждается один из таких наноматериалов, которым является нанооксид железа, и его типы (альфа; -Fe2O3, гамма; -Fe2O3 и Fe3O4) в виде частиц. Основное внимание было уделено экологичному методу и его свойствам с использованием растительных экстрактов, которые являются частью методологии получения наноматериалов по принципу “снизу вверх”. Также были рассмотрены факторы, влияющие на процесс получения, включая время реакции, рН и температуру, с помощью нескольких исследований для определения оптимальных условий приготовления.
До настоящего времени в основе исследований процессов зажигания разряда в безэлектродных плазменных ускорителях было изучение их однонаправленных конфигураций. Однако многонаправленные безэлектродные плазменные ускорители отличаются от однонаправленных тем, что имеют несколько отверстий во внутреннюю полость газоразрядной камеры и разное направление магнитного поля внутри них, что может влиять на движение электронов при воздействии электрических и магнитных полей во время зажигания разряда. Экспериментально исследован переходный процесс (зажигание разряда) и определены параметры устойчивого зажигания разряда в симметричной газоразрядной камере, открытой с двух концов во внешнее пространство, варьированием напряженностью азимутального электрического и индукцией осевого магнитного полей и расходом разреженного газа. Показано, что в многонаправленных волновых плазменных ускорителях происходит снижение пороговых (поджигных) напряженностей электрического поля при увеличении индукции внешнего статического магнитного поля, в отличие от однонаправленных высокочастотных индукционных плазменных ускорителей с внешним магнитным полем
Рассмотрена космологическая модель инфляции с обобщенным потенциалом скалярного поля, основанная на точных решениях, которые получены из уравнений космологической динамики. Предложенный обобщенный потенциал подразумевает возможность реализации различных инфляционных механизмов в рамках одной космологической модели. На основе предложенного метода получен вид эффективного обобщенного потенциала скалярного поля, включающего в себя описание различных физических эффектов: спонтанного нарушения электрослабой симметрии, тахионной конденсации, спонтанного нарушения суперсимметрии и др. На реализацию конкретного физического механизма в течение инфляции влияет выбор параметров модели. Показано, что предложенные космологические модели соответствуют современным наблюдательным ограничениям на значения параметров космологических возмущений. В рамках гравитации Эйнштейна объединение различных физических эффектов на основе одного обобщенного эффективного потенциала возможно только для сверхпланковских скалярных полей. Тем не менее, используя гравитацию Эйнштейна — Гаусса — Бонне, возможно построение рассматриваемых моделей для субпланковских скалярных полей. Для рассмотренных инфляционных моделей ожидаемый вклад реликтовых гравитационных волн в поляризацию и анизотропию реликтового излучения существенно меньше современных наблюдательных ограничений
Представлены результаты рентгеноструктурного исследования эпитаксиальных пленок (Ge2)1 - x - y(ZnSe)x(GaAs1 - -sBi-s)y, выращенных методом жидкостной эпитаксии на кремниевых подложках с кристаллографической ориентацией (111). Выращенные эпитаксиальные пленки представляют собой твердые растворы (Ge2)1 - y(ZnSe)x(GaAs1 - -sBi-s)y с постепенно изменяющимся молярным составом (0 менее или равно x менее или равно 0,72 и 0 менее или равно y менее или равно 0,46), в которых осуществляется взаимное замещение компонентов. Происходит формирование слоя, обогащенного широкозонными соединениями ZnSe и GaAs1 - -sBi-s, в переходной области между подложкой и поверхностными слоями пленки. Установлено, что полученная эпитаксиальная пленка представляет собой монокристалл с кристаллографической ориентацией (111), состоящий из элементарных ячеек алмазоподобной структуры с параметром решетки aexp = 0,5658 нм. Результаты анализа показали, что нанокристаллиты соединений GaAs1 - -sBi-s, самопроизвольно сформировавшиеся в поверхностных областях эпитаксиальных слоев, имеют кубическую элементарную ячейку с параметром решетки 5,9978 нм и принадлежат фазовой группе P43m. Установлено следующее: размеры нанокристаллитов (33,9; 34,5; 34,9 нм) и их среднее значение (~ 34 нм) свидетельствуют о том, что нанокристаллиты имеют округлую геометрическую форму и формируются преимущественно одинаковых размеров
Гидрогели представляют собой трехмерные полимерные сетки, в которых узлами выступают химические или физические сшивки между макромолекулами. В настоящее время гидрогели на основе полиакриламида являются перспективными материалами для изготовления тканеимитирующих фантомов мягких биологических тканей. Ключевое преимущество таких гидрогелей — возможность регулирования их механических свойств за счет варьирования концентрации сшивателя, т. е. числа сшивок, что позволяет имитировать характеристики различных органов и тканей. Однако подбор концентрации сшивателя для создания фантомов с заданными характеристиками представляет собой сложную задачу, требующую значительных временных и вычислительных ресурсов. Алгоритмы машинного обучения могут определять корреляцию между концентрацией сшивки и параметрами упругости полученного гидрогеля. На основе двух алгоритмов “случайный лес” реализована модель машинного обучения, способная прогнозировать механические свойства тканеимитирующих фантомов. Алгоритмы обучены на основе синтетических данных, полученных в результате проведения численных экспериментов на индентирование в лицензионном программном обеспечении для конечно-элементного анализа ANSYS Workbench (Ansys Inc., США), с применением как линейно-упругой модели поведения материала, так и гиперупругих неогуковской модели и модели Муни — Ривлина, а также на данных натурных экспериментов. Предсказания валидированы с помощью тестовых данных, составивших 30 % всего массива данных и не использованных в обучении алгоритмов, а также на результатах натурных экспериментов Работа выполнена в рамках государственного задания НИЦ “Курчатовский институт”
Представлены результаты испытаний полиэтилена марки 2НТ11-9 (ПЭ-100) на одноосное растяжение для широкого диапазона значений скорости нагружения при сравнительно невысоких деформациях (менее 15…20 %). Для изучения процесса кратковременной (неустановившейся) ползучести приведены релаксационные кривые для различных уровней напряжения. Время наблюдения за процессом релаксации при испытаниях 1 ч. Исследована зависимость остаточных деформаций в материале от достигнутых при прямом нагружении полных деформаций. Для описания полученного набора экспериментальных данных предложены определяющие соотношения, учитывающие деформационное размягчение материала и его ползучесть с сохранением гипотезы о малости (линейности) деформаций. Подробно описан способ определения числовых значений параметров предлагаемой модели поведения материала. Значения упругих параметров модели установлены по равновесной кривой растяжения, а вязких — по кривым релаксации. Показано, что построенная модель с найденным таким образом единым набором числовых значений параметров позволяет удовлетворительно описать кривые одноосного растяжения материала при различных значениях скорости деформирования. В общем случае представленная модель поведения материала может быть использована при анализе кратковременной прочности изделий из частично кристаллических полимеров
Представлено численное моделирование перехода от ламинарного течения к турбулентному, что является одной из важнейших и сложных задач современной вычислительной гидродинамики (CFD). Использованы различные подходы к моделированию переходных течений, включая модели турбулентности k–kl–, Transition SST, модель напряжений Рейнольдса (RSM S–) и двухжидкостную модель турбулентности Маликова. Перечисленные модели описывают переходные процессы с учетом специфики турбулентного течения. Проведено сравнение численных результатов с экспериментальными данными при различных уровнях интенсивности турбулентности, что позволило оценить точность и применимость этих моделей. Результаты анализа показали, что двухжидкостная модель Маликова без дополнительных коррекций дает результаты, сопоставимые с другими моделями турбулентности, которые используют дополнительные коррекции для описания перехода от ламинарного течения к турбулентному. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования численных методов моделирования в аэродинамике, теплообменных процессах и в других инженерных приложениях, где важно точное описание переходных турбулентных режимов
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- МГТУ им. Н.Э. Баумана
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 105005, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Басманный, ул. 2-я Бауманская, д. 5, с. 1
- Юр. адрес
- 105005, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Басманный, ул. 2-я Бауманская, д. 5, с. 1
- ФИО
- Гордин Михаил Валерьевич (Ректор)
- E-mail адрес
- bauman@bmstu.ru
- Контактный телефон
- +7 (499) 2636377
- Сайт
- https://bmstu.ru/