Thermodynamic modeling of phase formation conditions in the system CuO–CO2–H2O–NH3

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Phase formation in the CuO–CO2–H2O–NH3 system has been studied using thermodynamic modelling in the temperature range of 20–100°C, рo = 0.1 MPa and ammonia concentrations of 0, 0.01 and 2.0 mol/kg. The stability fields of tenorite [CuO], malachite [Cu2CO3(OH)2], azurite [Cu3(CO3)2(OH)2] were determined and the compositions of the solutions in equilibrium with the solid phases were calculated. The effect of temperature and ammonia concentration on the change in phase relations in the system was shown. It was found that during the interaction of tenorite, malachite and azurite with ammonia solutions 1.0–3.0 mol/kg, the copper content in the solution increased with increasing ammonia concentration and decreased with increasing temperature. The results presented provide a basis for understanding the mechanism of mineral formation in aqueous copper-carbonate systems, as well as for solving a number of environmental problems and developing technological processes for ammonia leaching.

Full Text

Restricted Access

About the authors

T. M. Bublikova

Korzhinskii Institute of Experimental Mineralogy of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: tmb@iem.ac.ru
Russian Federation, Chernogolovka, 142432

T. V. Setkova

Korzhinskii Institute of Experimental Mineralogy of the Russian Academy of Sciences

Email: tmb@iem.ac.ru
Russian Federation, Chernogolovka, 142432

V. S. Balitsky

Korzhinskii Institute of Experimental Mineralogy of the Russian Academy of Sciences

Email: tmb@iem.ac.ru
Russian Federation, Chernogolovka, 142432

References

  1. Смирнов С.С. Зона окисления сульфидных месторождений. Л.: Изд-во АН СССР, 1955. 231 с.
  2. Preis W., Gamsjäger H. // J. Chem. Thermodyn. 2002. V. 34. P. 631. http://dx.doi.org/10.1006/jcht.2002.0928
  3. Schindler P., Reinert M., Gamsjäger H. // Helv. Chim. Acta. 1968. V. 51. P. 1845. https://doi.org/10.1002/hlca.19680510805
  4. Symes J.L., Kester D.R. // Geochim. Cosmochim. Acta. 1984. V. 48. P. 2219. https://doi.org/10.1016/0016-7037(84)90218-7
  5. Puigdomenech I., Taxén C. Thermodynamic data for copper. Implications for the corrosion of copper under repository conditions. Technical Report SKB-TR-00-13. Stockholm, 2000. 96 p.
  6. Орехова Н.Н., Шадрунова И.В. Образование и комплексная переработка природно-техногенных вод при эксплуатации медно-цинково-колчеданных месторождений. Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2015. 185 c.
  7. Обзор зарубежных практик захоронения ОЯТ и РАО / Под ред. Линге И.И., Полякова Ю.Д. М.: Изд-во Комтехпринт, 2015. 208 c.
  8. Arzutug M.E., Kocakerim M.M., Copur M. // Ind. Eng. Chem. Res. 2004. № 43. P. 4118. https://doi.org/10.1021/ie0342558
  9. Wang Xi, Chen Qiyuan, Huiping Hu et al. // Hydrometallurgy. 2009. № 99. P. 231. https://doi.org/10.1016/j.hydromet.2009.08.011
  10. Radmehr V., Koleni S.M.J., Khalesi M.R. et al. // J. Inst. Eng. India Ser. D. 2014. V. 94. P. 95. https://doi.org/10.1007/s40033-013-0029-x
  11. Aracena A., Vivar Y., Jerez O., Vásquez D. // Miner. Process. Extr. Metall. Rev. 2015. V. 36. P. 317. https://doi.org/10.1080/08827508.2015.1004404
  12. Aracena A., Pino J., Jerez O. // Metals. 2020. № 10. P. 833. https://doi.org/10.3390/met10060833
  13. Turan M.D., Ramazan O., Turan M. et al. // Mining, Metallurgy & Exploration. 2020. V. 37. P. 1349. https://doi.org/10.1007/s42461-020-00241-6
  14. Velásquez-Yévenes L., Ram R. // Cleaner Eng. Technol. 2022. V. 9. P. 100515. https://doi.org/10.1016/j.clet.2022.100515
  15. Panayotova М., Panayotov V. // J. Scient. Appl. Res. 2017. V. 11. P. 10.
  16. Shvarov Yu.V., Bastrakov E. HCh: a Software Package for Geochemical Equilibrium Modeling: User’s Guide (AGSO RECORD 1999/y). Canberra: Austr. Geol. Surv. Organisation; Dept. Industry, Science and Resources. 1999. 57 p.
  17. Русанов А.И. // Журн. общ. химии. 2022. Т. 92. № 4. С. 497. https://doi.org/10.31857/S0044460X22040011
  18. Рыженко Б.Н. Термодинамика равновесий в гидротермальных растворах. М.: Наука, 1981. 191 c.
  19. Helgeson H.C., Kirkham D.H., Flowers G.C. // Am. J. Sci. 1981. № 281. P. 1249. https://doi.org/10.2475/ajs.281.10.1249
  20. Бубликова Т.М., Балицкий В.С., Тимохина И.В. Синтез и основные свойства ювелирно-поделочного малахита. Синтез минералов. Т. 1. Александров, 2000. 662 c.
  21. Рыбникова Л.С., Рыбников П.А., Тютков О.В. // Водное хозяйство России. 2014. № 6. С. 77.
  22. Nienhuis J., Robbiola L., Giuliani R. et al. // e-Preservation Sci. 2016. V. 13. P. 23.
  23. Lytle D.A., Wahman D., Schock M.R. et al. // Chem. Eng. J. 2019. V. 355. P. 1. https://doi.org/10.1016/j.cej.2018.08.106
  24. Кочкин Б.Т., Мальковский В.И., Юдинцев С.В. Научные основы оценки безопасности геологической изоляции долгоживущих радиоактивных отходов (Енисейский проект). М.: ИГЕМ РАН, 2017. 384 c.
  25. Suzuki Y., Hisamatsu Y. // Corros. Sci. 1981. V. 21. P. 353.
  26. Зуев В.А., Букаты М.Б., Хафизов Р.Р. // Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология. 2008. № 6. С. 531.
  27. Cole J.J., Prairie Y.T. // Reference Module Earth Systems Environ. Sci. 2014. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-409548-9.09399-4
  28. Алексеева О.В., Смирнова Д.Н., Носков А.В. и др. // Журн. неорган. химии. 2023. Т. 68. № 8. С. 1021. https://doi.org/10.31857/S0044457X23600299
  29. Künkül A., Kocakerim M.M., Yapici S. et al. // Int. J. Miner. Process. 1994. V. 41. P. 167. https://doi.org/10.1016/0301-7516(94)90026-4
  30. Рудской А.И., Кузнецов Н.Т., Иванов В.К. и др. // Журн. неорган. химии. 2023. Т. 68. № 5. С. 694. https://doi.org/10.31857/S0044457X23600068

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Application
Download (23KB)
Indexing metadata
3. Fig. 1. Solubility isothermal diagrams of compounds in the CuO–CO2–H2O system: t = 25, 50, 75, 100°C; p = 0.1 MPa; Tnr – tenorite, Mlc – malachite, Azu – azurite; 1 – partial pressure of CO2 under atmospheric conditions; 2 – CO2 content in rainwater [1].

Download (175KB)
Indexing metadata
4. Fig. 2. Concentration of copper particles in a solution in equilibrium with solid phases of the CuO–CO2–H2O system, depending on pH; t = 25 (a), 100°C (b); p = 0.1 MPa.

Download (192KB)
Indexing metadata
5. Fig. 3. Solubility isothermal diagrams of compounds in the CuO–CO2–H2O–NH3 system: CNH3 = 0.01 mol/kg; t = 25 (a), 100°C (b); p = 0.1 MPa.

Download (110KB)
Indexing metadata
6. Fig. 4. Concentration of aqueous particles and copper complexes in a solution in equilibrium with solid phases of the CuO–CO2–H2O–NH3 system, depending on pH. CNH3 = 0.01 mol/kg; t = 25 (a), 100°C (b); p = 0.1 MPa.

Download (269KB)
Indexing metadata
7. Fig. 5. Dependence of copper concentration in solution on temperature during dissolution of tenorite (Tnr) and malachite (Mlc) in a 0.01 m NH3 solution.

Download (46KB)
Indexing metadata
8. Fig. 6. Ratio of solid phases in the process of incongruent dissolution of malachite (Mlc) in a 0.01 m NH3 solution.

Download (39KB)
Indexing metadata
9. Fig. 7. Solubility isothermal diagrams of compounds in the CuO–CO2–H2O–NH3 system. СNH3 = 2.0 mol/kg; t = 25 (a), 100°С (b); р = 0.1 MPa.

Download (105KB)
Indexing metadata
10. Fig. 8. Concentration of aqueous particles and copper complexes in a solution in equilibrium with solid phases of the CuO–CO2–H2O–NH3 system depending on pH. СNH3 = 2.0 mol/kg; t = 25 (a), 100°С (b); р = 0.1 MPa.

Download (237KB)
Indexing metadata
11. Fig. 9. Dependence of copper concentration in solution on temperature during dissolution: a – tenorite, b – malachite, c – azurite in solutions of 1.0 (1), 2.0 (2), 3.0 m NH3 (3). Black triangles in Fig. 9b are experimental data from [9].

Download (166KB)
Indexing metadata
12. Fig. 10. Ratio of solid phases in the process of incongruent dissolution: a – malachite (Mlc); b – azurite (Azu) in solutions of 1.0 (1), 2.0 (2), 3.0 m NH3 (3).

Download (84KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».