Mineralogical Characterization of Sieved and Un-Sieved Samples
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mineralogical characterization applied to mineral processing is now widespread. The first step for a mineralogi- cal characterization study is usually size fractionation. Preparation of polished sections is done on size fractions to reduce complications in making representative cross sections of particles with large size differences. A sample is commonly fractionated into five or six size intervals. The drawback of this procedure is that it makes liberation studies more expensive, because one sample actually produces five or six sub-samples that need to be studied, i.e. one from each size interval. Thus to reduce cost of liberation studies, it would be desirable to study the un-sized sample. This paper provides a comparative liberation study of a set of samples both using size fractions and using the un-sized samples. The samples studied are the feed, the concentrate and the tails of a lead rougher flotation circuit. The results consistently show significant differences between the sized and the un-sized samples. Nevertheless, the results indicate that un-corrected liberation data from un-sized samples can be used for comparative studies that involve several related samples. Thus, it is possible to improve (or further understand) a concentrator circuit by using mineralogical data from un-sized samples around such circuit.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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