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Enregistrement W2009290842 · doi:10.1002/cjce.5450780422

An integrated approach for coal tailings management

2000· article· en· W2009290842 sur OpenAlexafffundvenue
Jaewon Choung, Zhenghe Xu, Jozef Szymanski

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsFlocculationCoalCoalescence (physics)CoagulationExtraction (chemistry)Clean coalWaste managementEffluentPulp and paper industryOil sandsChemistryEnvironmental scienceChemical engineeringMaterials scienceChromatographyMetallurgyEnvironmental engineeringOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A detailed study on an integrated process featuring three distinct mechanisms (i.e., hydrophobic extraction, coagulation and flocculation) is presented. In this process, fine coals in the tailings stream are extracted into a mineral oil by hydrophobic extraction, while coagulant and flocculant are used to aid effluent clarification by coagulation/flocculation. With a single stage process, a coal‐in‐oil mixture is produced as a potential fuel, while clarifying the water for recycling. The hydrophobicity of coal is found to be a key parameter in coal extraction. The addition of mineral oil prior to flocculant and coagulant, especially in the presence of fine clays, is beneficial for recovering weakly hydrophobic fine coals. Fine clays are found to stabilize coal‐rich oil droplets, reducing coal recovery. The presence of hydrophobic coal enhances droplet coalescence and improves process performance. In a case study using a tailings stream from OBED coal preparation plant, it was found that re‐grinding of original tailings is necessary to expose fresh hydrophobic surfaces. Applying this single stage unit operation to a tailings containing 52% ash, a combustible recovery greater than 85% in the form of coal‐in‐oil mixture at product ash content less than 14 wt% was achieved.

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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,794

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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