Characterizing Frothers through Critical Coalescence Concentration (CCC)95-Hydrophile-Lipophile Balance (HLB) Relationship
Notice bibliographique
Résumé
Frothers are surfactants commonly used to reduce bubble size in mineral flotation. This paper describes a methodology to characterize frothers by relating impact on bubble size reduction represented by CCC (critical coalescence concentration) to frother structure represented by HLB (hydrophile-lipophile balance). Thirty-six surfactants were tested from three frother families: Aliphatic Alcohols, Polypropylene Glycol Alkyl Ethers and Polypropylene Glycols, covering a range in alkyl groups (represented by n, the number of carbon atoms) and number of Propylene Oxide groups (represented by m). The Sauter mean size (D32) was derived from bubble size distribution measured in a 0.8 m3 mechanical flotation cell. The D32 vs. concentration data were fitted to a 3-parameter model to determine CCC95, the concentration giving 95% reduction in bubble size compared to water only. It was shown that each family exhibits a unique CCC95-HLB relationship dependent on n and m. Empirical models were developed to predict CCC95 either from HLB or directly from n and m. Commercial frothers of known family were shown to fit the relationships. Use of the model to predict D32 is illustrated.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».