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Enregistrement W2278135635 · doi:10.14288/1.0081124

Investigation of the gouging abrasion resistance of materials in the mining industry

2009· article· en· W2278135635 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering and Environmental Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbrasion (mechanical)Mining industryEngineeringForensic engineeringMining engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,434

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,143
Écart entre enseignants0,135 · 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