Concentração de resíduos de construção e demolição por sensor-based sorting

Os Resíduos de Construção e Demolição (RCD) apresentam composições diferentes, dependendo da construção do prédio, tamanho da cidade, desenvolvimento do país etc. Os principais componentes do RCD são o concreto e a cerâmica vermelha (tijolos). Este estudo mostra a possibilidade de separar e concentrar RCD através de Separadores Baseados em Sensores (Sensor-based sorting). Em todos os testes foi utilizada uma mistura de concreto, cerâmica vermelha e gesso, sem a presença de metais ou impurezas leves. Partículas de concreto e cerâmica vermelha foram escolhidas devido ao seu domínio em todos os RCD gerados. Partículas de gesso foram utilizadas devido a este ser o principal e mais prejudicial contaminante em formulações de novos concretos, bem como a possibilidade de reciclagem na indústria. Todos os testes foram realizados com partículas na faixa de tamanho de 20x4 mm.Peer ReviewedObjectius de Desenvolupament Sostenible::9 - Indústria, Innovació i InfraestructuraPostprint (published version

Construction and demolition waste recycling through conventional jig, air jig, and sensor-based sorting a comparison

The paper presents a comparison of the concentration methods conventional jig, air jig, and sensor-based sorting to treat construction and demolition waste. All tests were made with concrete, brick, and gypsum particles and the tests aim to separate these materials into different size ranges, depending on the method. The equipment tested, conventional jig, air jig, and sensor-based sorting present good results to concentrate construction and demolition waste particles, with different concentrations and mass recoveries. The results show particularly good mass recoveries and particle concentration for conventional jig, especially for concrete and gypsum particles. Sensor-based sorting should preferably use concentration circuits for best results

Atypical Mannheimiosis in captive rheas (Rhea americana)

Mannheimia haemolytica (MH) is a major cause of respiratory disease in bovine complex (BRDC) that causes great economic losses. To this day, there are no reports of birds affected by this bacterium. The present report describes an atypical outbreak of mannheimiosis in captive rheas (Rhea americana). Mannheimia haemolytica (MH) é uma das principais causas da doença do complexo respiratório dos bovinos (DCRB) que causa grandes perdas econômicas. Até os dias atuais, não há relato de aves acometidas por tal bactéria. Relata-se um surto atípico de mannheimiose em emas em cativeiro (Rhea americana)

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Detecção de minério portador de elementos de terras raras do depósito de Pitinga/AM, Brasil assistido por tecnologia de sensor-based sorting

Este trabalho avalia a afinidade da tecnologia de sensor-based sorting (SBS) assistido com sensor de imagem Charge Couple Device CCD e de Dual Energy-Xray Transmission (DE-XRT) para detectar minérios portadores de elementos de terras raras (ETR). As amostras foram coletadas in situ no depósito de Pitinga/AM-Brasil e enviadas para o LAPROM/UFRGS. Os testes foram realizados sob as mesmas condições operacionais com ambos sensores. As partículas examinadas estão na fração de tamanho entre -10 +5 (cm), limpas e secas antes dos testes. A alimentação para o sorting foi feita manualmente, uma partícula por partícula, garantindo que o sensor capturasse as imagens sob as mesmas condições para cada partícula. Os dados capturados foram processados com software COMEX OSX e CRX, tendo como primeiro estágio a identificação dos melhores parâmetros para a detecção de minérios portadores do mineral de xenotima, rico em elementos de terras raras. A caracterização do material foi realizada por análise química da espectroscopia de massa de plasma acoplado indutivamente (ICP-MS) no Actlabs - Activation Laboratories LTD, além de dados de balanço de massa e cálculos de recuperação. Os resultados mostraram que o sensor óptico reconheceu com sucesso os clastos com características de estéril, porém verificou-se que a detectabilidade efetiva para rochas com mineralização do mineral de xenotima não foi viável. Por outro lado, o sensor DE-XRT mostrou uma forte afinidade de detecção de partículas portadores de elementos leves e pesados de terras raras (ETRL - ETRP) com recuperação mássica acumulada de aproximadamente 15% e recuperação metalúrgica superior a 79% (ETRL) e 89% (ETRP), respectivamente no segundo estágio, e com aproximadamente ~ 66% de recuperação de massa acumulada no terceiro estágio, o teor metalúrgico de ETR leves e pesados foi da ordem de 94% e 96%. Essas recuperações correspondem a um aumento de 514,79 ppm, dos ETRL e 5113,6 ppm dos ETRP, no material investigado representando um upgrade de 10.067,8 ppm nos ETRLe 118.008,3 ppm nos ETRP. Complementarmente foi possível avaliar também que o sensor DE-XRT permite detectar os clastos portadores de ETR sem presença de minérios polimetálicos e deletérios, ficando estes dois últimos associados, considerando a possibilidade de separação empregada usando o sensor de DE-XRT.This work evaluates the affinity of optical and dual energy x-ray transmission (DE-XRT) sensors to the detection of rare earth element (REE) bearing ores. The samples were collected in situ at the Pitinga/AM-Brazil mine and sent to LAPROM/UFRGS for study. The tests were carried out under the same operating conditions to both sensors. The particles examined were in the size fraction -10 +5 (cm) and were cleaned and dried prior to scanning. The feeding to the sorter was done manually, one particle at a time, ensuring that the sensor captured the images under the same conditions for each particle. The captured data were processed using Comex OSX and CRX software, the first priority being the identification of the best parameters for detecting xenotime mineral, which are rich in rare earth elements. The characterization of the material was performed by chemical analysis of inductively coupled plasma mass spectroscopy (ICP-MS) in the laboratory Actlabs - Activation Laboratories Ltd and mass balance data and recovery calculations. The results showed that the optical sensor successfully recognized the waste particle, but it lacked the capacity to detect rocks of mineralization of xenotime mineral. On the other hand, the DE-XRT sensor showed a strong particle detection capacity for both light and heavy Rare Earth Elements (LREE, HREE) with accumulated mass recovery of approximately 15% and metallurgical recovery higher than 79% (LREE) and 89% (HREE), respectively in the second stage, and ~66% accumulated mass recovery in the third stage with metallurgical content of light and heavy REE in the order of 94% and 96%. In addition, it was also possible to evaluate that the DE-XRT sensor allows the detection of ETR-bearing clasts without the presence of polymetallic and deleterious ores, the latter being associated considering the possibility of separation using the DE-XRT sensor

Detecção de minério portador de elementos de terras raras do depósito de Pitinga/AM, Brasil assistido por tecnologia de sensor-based sorting

Este trabalho avalia a afinidade da tecnologia de sensor-based sorting (SBS) assistido com sensor de imagem Charge Couple Device CCD e de Dual Energy-Xray Transmission (DE-XRT) para detectar minérios portadores de elementos de terras raras (ETR). As amostras foram coletadas in situ no depósito de Pitinga/AM-Brasil e enviadas para o LAPROM/UFRGS. Os testes foram realizados sob as mesmas condições operacionais com ambos sensores. As partículas examinadas estão na fração de tamanho entre -10 +5 (cm), limpas e secas antes dos testes. A alimentação para o sorting foi feita manualmente, uma partícula por partícula, garantindo que o sensor capturasse as imagens sob as mesmas condições para cada partícula. Os dados capturados foram processados com software COMEX OSX e CRX, tendo como primeiro estágio a identificação dos melhores parâmetros para a detecção de minérios portadores do mineral de xenotima, rico em elementos de terras raras. A caracterização do material foi realizada por análise química da espectroscopia de massa de plasma acoplado indutivamente (ICP-MS) no Actlabs - Activation Laboratories LTD, além de dados de balanço de massa e cálculos de recuperação. Os resultados mostraram que o sensor óptico reconheceu com sucesso os clastos com características de estéril, porém verificou-se que a detectabilidade efetiva para rochas com mineralização do mineral de xenotima não foi viável. Por outro lado, o sensor DE-XRT mostrou uma forte afinidade de detecção de partículas portadores de elementos leves e pesados de terras raras (ETRL - ETRP) com recuperação mássica acumulada de aproximadamente 15% e recuperação metalúrgica superior a 79% (ETRL) e 89% (ETRP), respectivamente no segundo estágio, e com aproximadamente ~ 66% de recuperação de massa acumulada no terceiro estágio, o teor metalúrgico de ETR leves e pesados foi da ordem de 94% e 96%. Essas recuperações correspondem a um aumento de 514,79 ppm, dos ETRL e 5113,6 ppm dos ETRP, no material investigado representando um upgrade de 10.067,8 ppm nos ETRLe 118.008,3 ppm nos ETRP. Complementarmente foi possível avaliar também que o sensor DE-XRT permite detectar os clastos portadores de ETR sem presença de minérios polimetálicos e deletérios, ficando estes dois últimos associados, considerando a possibilidade de separação empregada usando o sensor de DE-XRT.This work evaluates the affinity of optical and dual energy x-ray transmission (DE-XRT) sensors to the detection of rare earth element (REE) bearing ores. The samples were collected in situ at the Pitinga/AM-Brazil mine and sent to LAPROM/UFRGS for study. The tests were carried out under the same operating conditions to both sensors. The particles examined were in the size fraction -10 +5 (cm) and were cleaned and dried prior to scanning. The feeding to the sorter was done manually, one particle at a time, ensuring that the sensor captured the images under the same conditions for each particle. The captured data were processed using Comex OSX and CRX software, the first priority being the identification of the best parameters for detecting xenotime mineral, which are rich in rare earth elements. The characterization of the material was performed by chemical analysis of inductively coupled plasma mass spectroscopy (ICP-MS) in the laboratory Actlabs - Activation Laboratories Ltd and mass balance data and recovery calculations. The results showed that the optical sensor successfully recognized the waste particle, but it lacked the capacity to detect rocks of mineralization of xenotime mineral. On the other hand, the DE-XRT sensor showed a strong particle detection capacity for both light and heavy Rare Earth Elements (LREE, HREE) with accumulated mass recovery of approximately 15% and metallurgical recovery higher than 79% (LREE) and 89% (HREE), respectively in the second stage, and ~66% accumulated mass recovery in the third stage with metallurgical content of light and heavy REE in the order of 94% and 96%. In addition, it was also possible to evaluate that the DE-XRT sensor allows the detection of ETR-bearing clasts without the presence of polymetallic and deleterious ores, the latter being associated considering the possibility of separation using the DE-XRT sensor

Influência do tipo de espumante nas características de espuma produzida na flotação

O controle da espuma é um passo importante para se conseguir um processo de flotação eficiente. Características como o tamanho de bolhas, estabilidade e intensidade de espumação estão fortemente relacionados ao tipo de espumante utilizado, e a presença de partículas na película de água existente entre as bolhas na zona de espuma. O estudo compara a ação de diferentes espumantes com relação ao tamanho médio das bolhas, estabilidade da espuma e poder coletor. O tamanho das bolhas foi determinado com o uso de uma nova técnica adaptada com base no hydromess, que é um equipamento projetado para a medição do tamanho de gotas e bolhas. Os demais indicadores foram obtidos por meio de testes de flotação com a adição de partículas hidrofóbicas (grafita) e hidrofílicas (calcita). A análise dos resultados apresenta o MIBC (metil-isobutil-carbinol) como o espumante mais eficiente para o controle da coalescência, com a concentração crítica de coalescência (CCC) sendo atingida a 20 ppm. Além disso, o MIBC possui maior potencial para uma ação seletiva já que, na concentração de 30 ppm, aumentou o arraste mecânico da calcita em apenas 2,3%. Ao contrário do MIBC, os testes de flotação com adição de calcita constatou-se que o éter glicol gera espumas mais estáveis, pois reteve uma maior quantidade de partículas hidrofílicas. Nos testes de flotação com adição de grafita, confirmaram que o α- terpinol é o espumante que menos atua na superfície do minera