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Enregistrement W1999056185 · doi:10.1080/07349340302261

Computer Simulation of The Bullmoose Coal Preparation Plant

2003· article· en· W1999056185 sur OpenAlexaffabout
Peter Lind, T. Yalçın, Jeff Butcher

Notice bibliographique

RevueCoal Preparation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoal preparation plantCoalBenchmark (surveying)SlurryProcess engineeringProcess plantCoal slurryPilot plantScope (computer science)Process (computing)EngineeringComputer programRaw materialWaste managementSimulationComputer scienceEnvironmental engineeringOperating systemChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A customized computer simulation program was developed in Microsoft Excel for the Bullmoose coal preparation plant, which is a 450 t/h coal cleaning facility located in northeastern British Columbia, Canada. Upon specification of raw feed characteristics and plant operating parameters, the program predicts the overall plant performance, as well as the performances of individual cleaning circuits that comprise heavy media cyclone, spiral, and flotation. The program also includes an optimization module, which can be used to determine the necessary plant operating conditions to satisfy the "110 Model," an internal performance benchmark. The simulator has been tested against actual plant data and found to be reliable within the scope of investigations. Examples are provided to demonstrate the use of the simulator in investigating the effect of some of the important process variables, namely the frother concentration and heavy media slurry density.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,917

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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