As environmental concerns grow, flotation researches, particularly for the recovery of fine-grained ores, encourage "bioflotation" studies, in which biological origin alternatives are used instead of traditional flotation reactives. While bioflotation applications starting from the pyrite mineral have spread to many carbonate and oxide minerals over time, and biomaterials used as a bioreagent have diversified from the microorganism itself to its metabolites and even cell components.
In this article, the use of surfactin derived from Bacillus subtilis as a bio-collector in the flotation of magnesite was investigated. The results of bioflotation studies were compared to those of oleate, traditional magnesite collector. Moreover, process models were created with statistical design methods, and the verification results of the optimization studies using model datas showed that these models were statistically strong.
TÜBİTAK ve ESOGÜ BAP
119M711 ve 2019-2733
This study was supported by Eskisehir Osmangazi University Scientific Research Projects Committee (Project No: 2019-2733) and the Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) (Project no:119M711)
Çevresel kaygılar artması, özellikle ince taneli cevherlerin geri kazanılması için yapılan flotasyon araştırmaları, geleneksel flotasyon reaktifleri yerine biyolojik kökenli alternatiflerin kullanıldığı “biyoflotasyon” çalışmalarını teşvik etmektedir. Pirit mineralinden başlayan biyoflotasyon uygulamaları zamanla birçok karbonatlı ve oksitli minerallere yayılmış, reaktif olarak kullanılan biyolojik maddeler ise mikroorganizmanın kendisinden metabolitlerine ve hatta hücre bileşenlerine kadar çeşitlenmiştir.
Bu makalede, Bacillus subtilis'ten elde edilen surfaktinin manyezit flotasyonunda biyotoplayıcı olarak kullanımı araştırılmıştır. Biyoflotasyon çalışmalarının sonuçları, geleneksel manyezit toplayıcısı olan oleatın sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Ayrıca istatistiksel tasarım yöntemleri ile süreç modelleri oluşturulmuş ve model verileri kullanılarak yapılan optimizasyon çalışmalarının doğrulama sonuçları bu modellerin istatistiksel olarak güçlü modeller olduğunu göstermiştir.
119M711 ve 2019-2733
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Project Number | 119M711 ve 2019-2733 |
Publication Date | April 15, 2022 |
Acceptance Date | November 10, 2021 |
Published in Issue | Year 2022 Volume: 30 Issue: 1 |