Development of a TOF‐SIMS technology as a predictive tool for the needs of the mineral processing industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, upgrades towards a semiquantitative approach to mineral processing applications using the time of flight (TOF) SIMS (TOF‐SIMS) technique have been developed and implemented. Secondary ion yield at specific instrument parameters for matrix elements in the predominant ore minerals and their comparative normalization factors have been determined. Surface loading quantification for Cu on a variety of ore minerals has shown that signal intensity variability is related to the substrate matrix. Relative sensitivity factors for component loading have been determined and calibration curves for Cu loading on mineral surfaces have established with lower limits of detection in the range of 10 ppm. Given the new semiquantitative approach for surface characterization of minerals, a new test was developed to be used as a predictive tool in mineral flotation separation. The test protocol involved a two‐chamber ball mill where Cu transfer between the pulp and specimen surface was measured by the semiquantitative TOF‐SIMS approach. The test was applied to 13 ores. The reported experimental data on these ores demonstrated the ability of this technique to differentiate Cu transfer over a large dynamic range. The data also demonstrated that the surface loading of Cu on pyrite can be correlated, in some cases, with mineralogy. In others, however, the surface Cu loading observed is not congruent with the mineralogical assessment of the ore sample, but still linked with flotation behavior. This shows that the test could be used with mineralogy to better benchmark a sample before embarking on a flotation flowsheet development programme. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».