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Enregistrement W1964276688 · doi:10.1080/07349340600619345

Fine Coal Beneficiation using an Air Dense Medium Fluidized Bed

2006· article· en· W1964276688 sur OpenAlexaffabout
Jaewon Choung, C. Mak, Zhenghe Xu

Notice bibliographique

RevueCoal Preparation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalBeneficiationFraction (chemistry)FluidizationFluidized bedWaste managementParticle sizeMaterials scienceHard coalBituminous coalEnvironmental scienceEngineeringMetallurgyChemistryChromatographyChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The potential of using Air Dense Medium Fluidized Bed (ADMFB) separation for cleaning sub-bituminous coal was investigated. The effect of operating parameters such as the fluidizing air velocity and medium particle size on separation efficiency was determined with coal of various size fractions. Good separation efficiencies with raw coal in the 6 to 1 mm size fraction were achieved. Partition curves showed an E p value of 0.03 for coal in 5.6 to 3.35 mm size fraction. For the 1.00 to 0.42 mm size fraction, the separation efficiency deteriorated to an E p value of 0.10. To achieve an optimum separation efficiency, a separation medium with a narrow and distinct size fraction is needed to allow a superficial gas velocity sufficiently high to create a pseudo fluid medium bed while sufficiently low to avoid back mixing of fine coal and lifting of fine size mineral matter during fluidization. Keywords: Fine coal beneficiationAir dense medium fluidized bedSub-bituminous coal The financial support for this work from Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Edmonton Power Corporation (EPCOR), and Alberta Energy Research Institute (AERI) under the NSERC/EPCOR/AERI Industry Research Chair program is greatly appreciated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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