来源：中钨在线新闻网近日，地调局成都综合利用所官网显示，贵州发现一种全新的稀土矿床类型，即川滇黔相邻区“古陆相沉积型稀土矿”。“古陆相沉积型稀土矿”被认定为一种具有商业开发利用价值的新类型稀土资源，这是继离子吸附型稀土之后又一个全新的稀土矿床类型。根据成都综合利用所项目科研团队负责人的介绍，“古陆相沉积型稀土矿”存在于川滇黔相邻区的二叠系宣威组底部的粘土岩系中，平均稀土氧化物含量为0.39%，平均厚度约为2米，分布广泛，现已新发现找矿远景区9处，圈定找矿靶区8处。研究团队还发现，“古陆相沉积型稀土矿”具有独特的赋存状态，大量纳米级的含稀土矿物颗粒嵌布在粘土矿物的层状结构中，这使得该类型稀土的选冶分离变得极其困难。通过六轮持续攻关，成都综合利用所成功研发出了环境友好的“纳米晶型转变-稀土靶向分离”短流程一体化选冶技术，使稀土全元素的浸出率达到了约90%，最高可达92.1%，同时主要杂质如铝、硅、铁等的浸出率小于5%。该工艺流程经过吨级规模的连续扩大实验验证，成功制备出稀土氧化物含量大于92%的商品级混合稀土氧化物产品。研究团队表示，与碳酸岩型、碱性岩型稀土相比，“古陆相沉积型稀土矿”在开采条件、高价值元素如镨、钕、铽、镝的占比等方面明显具有优势；与离子吸附型稀土和深海富稀土软泥相比，它在品位、规模、集中程度和环境影响等方面也具有优势，展示了广阔的开发利用前景。这种新型稀土矿床的发现逐...
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来源：Nano Research Energy2023年5月5日，华南师范大学陈祖信副教授、皇家墨尔本理工大学Derek Hao博士与湖南师范大学杨立山教授围绕SiOx基负极在清华大学主办的高起点新刊Nano Research Energy合作发表题为“Recent advances of SiOx-based anodes for sustainable lithium-ion batteries”的综述性论文。伴随电动汽车(EV)和便携式电子设备(PED)的飞速发展，市场迫切需要不断开发具有高比容和长循环寿命的锂离子电池。对于负极而言，传统的石墨阳极受限于自身理论容量(372 mA h•g−1)而基本达到其能量密度上限，硅基材料被认为是下一代高能锂离子电池的理想候选负极。在实际开发过程中，人们逐渐发现SiOx (0在该综述论文中，作者们首先详细介绍了SiOx基负极的结构特性、储能机制与多种合成方法。由于不可避免的体积膨胀和电化学不可逆性，负极首效甚至低至50-60%，这使得SiOx基材料在实际应用受限。针对以上问题，该论文进一步总结归纳了SiOx/C复合材料多种优化策略和多孔结构构筑思路。论文后半部分，深入讨论了目前行业内最新的几种改性策略：新型粘合剂和电解质添加剂的使用、预锂化和其他锂离子电池组分。其中，设计新型粘合剂不仅可以稳定电极在电解过程的完整性与电接触，电解质添加剂可...
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来源：盛和资源7月3日，由毛景文院士、侯增谦院士，中国稀土学会、中国稀土行业协会等稀土领域核心专家组成的专家组对中国地质调查局成都矿产综合利用研究所（以下简称“成都综合利用所”）牵头，贵州地质矿产勘查开发局等单位参与完成的“川滇黔相邻区古陆相沉积型稀土综合调查评价”项目成果进行了评审。经质询讨论后，专家组一致认为，川滇黔相邻区“古陆相沉积型稀土”是一种全新的稀土矿床类型，成都综合利用所牵头完成的综合调查评价项目成果创新性显著，应用前景广阔。据成都综合利用所项目科研团队负责人介绍，“古陆相沉积型稀土矿”赋存在川滇黔相邻区二叠系宣威组底部黏土岩系中，稀土氧化物平均品位0.39%，平均厚度约2米，分布广泛，现已新发现找矿远景区9处，圈定找矿靶区8处，资源潜力巨大，为新一轮找矿突破战略性行动奠定了基础。另据研究团队研究发现，“古陆相沉积型稀土矿”的赋存状态十分特殊，大量纳米级的含稀土矿物颗粒崁布在黏土矿物层状结构中，独特的赋存状态使该类型稀土选冶分离难度极大。成都综合利用所经过六轮持续攻关，成功研发出环境友好的“纳米晶型转变-稀土靶向分离”短流程一体化选冶技术，使稀土全元素浸出率跃升至90%左右，最高达92.1%，同时铝、硅、铁等主要杂质浸出率小于5%，工艺流程通过吨级规模连续扩大实验验证，成功制备出稀土氧化物含量大于92%的商品级混合稀土氧化物产品，奠定了沉积型稀土矿开发利用的基础，推动...
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来源：中华人民共和国自然资源部 据Mining.com网站报道，美国卡内基科学研究所和其他科研院所的研究人员建立了一种机器学习模型，基于矿物关联性模式，可以预测地球甚至可能其他星球上矿物位置。这篇论文发表在美国国家科学院刊（PNAS Nexus）上。科学家在文中解释称，长期以来，寻找特定矿产的位置既是科学也是艺术，往往取决于个人的经验，并带有一定的运气成分。不过，他们的工具利用涵盖5478种矿物、295583个位置的矿物演化数据库（Mineral Evolution Database）的信息，基于矿物关联性规则，来预测以前未知的矿物位置。作者以莫哈韦沙漠的特科帕盆地为例来验证他们的模型，该地环境类似火星。“矿物组合分析对全球各地矿物位置的高维多重相关性进行了定量研究，从而能够识别以前未知矿物位置，矿物组合以及他们之间的共伴生模式”，论文称。该模型能够预测重要矿物，比如晶质铀矿、纤碳铀矿、碳钠钙铀矿、板菱铀矿、菱镁铀矿、水铀矾的位置。此外，该模型还能预测关键稀土元素和锂矿物，包括独居石（铈）、褐帘石（铈）和锂辉石的位置。完成这项工作后，研究人员就验证并证实了其中一些矿物位置预测结果，从而确定了该方法的可行性。“矿物组合分析可以成为矿物学家、岩石学家、矿床学家和行星科学家强有力的预测工具”，作者在媒体声明中称。“它将深化我们对地球、太阳系和远古时期的矿化和成矿环境的认识。”
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