Investigation of the gouging abrasion resistance of materials in the mining industry
Notice bibliographique
Résumé
With increased budget constraints, innovative cost reduction methods are required to increase the profitability of today's mines. Abrasive wear reduction is a novel way to reduce costs and increase productivity. Specifically, gouging abrasion is making an increased contribution to abrasive wear losses in the oil sands industry. To assess material property requirements for mitigating this wear mechanism, jaw crusher gouging abrasion tests using a modified ASTM G81 procedure, have been carried out on a range of wear materials of interest for oil sands mining service. The method involves a comparison of the wear losses that occur for reference and selected test plates when a controlled amount of standard feed rock is comminuted in a laboratory jaw crusher. Among the classes of material evaluated have been Q&T plate steels, austenitic manganese steel, chromium and chromium molybdenum white irons as plain castings and in laminated forms and also chromium carbide and tungsten carbide overlaid wear plates. In addition, the initial stages of relationships are presented relating wear rates/factor, determined from the laboratory gouging abrasion test, to the quartz content of the abrasive material. Of all the materials tested, the laminated CrMo white consistently had the lowest wear factor (best gouging abrasion resistance). From the data produced by this work, the wear factor has a linear relationship with quartz, while the wear rate has a non-linear relationship.
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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 | 0,000 | 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 ».