増え続ける携帯電話に電力を供給するのに十分なレアアース鉱物を見つけて抽出することは、環境に大破壊をもたらす可能性がある困難な課題ですが、新しい技術が役立つ可能性があります。
研究者らは、廃棄物から貴重な希土類元素（REE）を十分な収量で除去し、製造業者の問題を解決しながら利益を増やすことができたと述べている。科学者らは 最近の論文 で、他の方法よりもエネルギーの使用量が少なく、元素の回収によく使われる酸の流れを細流に変えるため、このプロセスは環境に優しいと述べた。
「 スマートフォン には、最大8種類の異なる希土類元素が含まれている可能性があります」と、研究の著者であるライス大学の化学者 ジェームス・ツアー氏は デジタル・トレンドのインタビューで語った。 「赤、青、緑の画面の色は、振動機構やスピーカーと同様に、REE によって強化されています。」
携帯電話の動作を維持するミネラル
ツアーの研究室は、レアアース金属を回収するために、固体炭素源からグラフェンを生成する特殊な加熱プロセスを使用しました。この 現代のエレクトロニクスやグリーンテクノロジーにとって重要な磁気的および電子的特性を持っています。
石炭飛灰、ボーキサイト残渣、および電子廃棄物からの工業的抽出には通常、時間のかかる環境に優しくないプロセスである強酸が必要ですが、ライス研究所では飛灰やその他の材料を1秒間に華氏約5,432度まで加熱します。このプロセスにより、廃棄物は溶解性の高い「活性化希土類元素種」に変わります。
ツアー氏は、フラッシュジュール加熱によるフライアッシュの処理は「これらの元素を包んでいるガラスを破壊し、希土類リン酸塩をより容易に溶解する金属酸化物に変換する」と述べた。工業プロセスでは、材料を抽出するために 15 モル濃度の硝酸が使用されます。米のプロセスでは、より穏やかな 0.1 モル濃度の塩酸を使用しますが、それでもより多くの生成物が得られます。
研究者らは、石炭飛灰（CFA）を強酸中で浸出させるよりも、非常に弱酸を使用した場合のフラッシュ加熱により、ほとんどの希土類元素の収量が2倍以上増加することを発見した。
研究者の一人、Bing Deng氏は「この戦略はさまざまな廃棄物に共通するものである」と語った。 「同じ活性化プロセスにより、石炭飛灰、ボーキサイト残留物、電子廃棄物からのREE回収率が向上することを証明しました。」
環境問題
デロイト グローバルは、世界で最も人気のある家庭用電子機器であるスマートフォンは、2022 年には 45 億台の設置ベースを持つと予想されて おり、今年だけで 1 億 4,600 万トンの CO2 または同等の排出量を生成すると予測しています。
ニューメキシコ鉱業工科大学地球・環境科学部教授 アレクサンダー・ギシ氏は 、「私たちはテクノロジーを速いペースで消費しているため、毎年新しい携帯電話の売れ行きが速いことが問題となっているが、これは環境への影響もある」と述べた。とデジタルトレンドのインタビューで語った。
リサイクルは排出削減に役立つが、マイニングは依然として安価であり、ハイテク機器への需要の高まりに対応するために必要であるとギシ氏は述べた。コンポーネントは年々小型化、軽量化され、バッテリー寿命が長くなり、ディスプレイの品質を高めるために再混合されている、と同氏は付け加えた。
「私たちの携帯電話は希土類金属と、銅や金などの他の金属で過充電されています。したがって、REE を抽出するために部品の一部を再利用できれば有益ですが、私たちはまだそこまで到達していません。」
ギシ氏は、これらの異なる希土類元素はさまざまな種類の鉱物で一緒に存在するため、天然鉱床から希土類元素を抽出するのは難しい場合があると述べました。ミネラルを抽出するには、化学的分離だけでなく機械的または物理的分離も必要です。
「このプロセスには、鉱山廃棄物の回収を通じて慎重に処理する必要がある化学物質も含まれる可能性があります」とギシ氏は述べた。 「北米では採掘と採掘の規制があるため、地元で責任ある方法で行うことが有益である可能性がありますが、コストが高くなる可能性が高く、そうするためのインセンティブが必要です。」
ギシ氏の研究室は、新しい希土類希土類抽出技術の開発に取り組んでいます。研究者らは、自然界の地殻内の超臨界熱水中で希土類元素がどのように化学的に分離されるかを調査した。
「これらは本質的に高温高圧の水溶液です」とギシ氏は言う。 「私たちは、さまざまな酸/塩基と、塩化物、フッ化物、ヒドロキシルなどのリガンドがどのように希土類元素に結合し、その溶解度を高め、さらには分画に役立つかを研究しています。これにより、これらの金属の溶解度や分別挙動を予測できるようになり、新しい技術の開発にも使用できる可能性があります。」
鉱物を見つける新しい方法
コンピューターは希少鉱物を発見する取り組みも促進する可能性がある。研究者らは、レアアース鉱物のデータベースを研究してパターンを認識し、新たに一致する可能性のあるものを見つけられるようにする人工知能（AI）システムを提案した。
AI や機械学習 (ML) が登場する前は、新しい材料の発見は試行錯誤に基づいていたと、アイオワ州立大学エイムズ研究室の材料科学者 プラシャント シン氏は 、新しい研究の著者であるデジタル トレンドに語った。インタビュー。
「新たに発見された材料を研究室から市場に出すまでのプロセスには 20 ～ 30 年かかる場合がありますが、AI/ML は研究室に足を踏み入れる前にコンピュータ上で材料の特性をシミュレーションすることで、このプロセスを大幅にスピードアップできます」とシン氏は述べています。 「これにより、AI/ML は技術的に有用な化合物を発見するのに役立ちます。」