Development of a TOF‐SIMS technology as a predictive tool for the needs of the mineral processing industry
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
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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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 | 0,002 |
| 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