Testing and evaluation of modifying reagents in potash flotation
Notice bibliographique
Résumé
Potash is the main source of Potassium which is one of the three basic plant nutrients along with nitrogen and phosphorus. Between 60 to 80% of the potash ore is processed by flotation, the other two important unit operations are hot or cold crystallization and electrostatic separation. Almost all the published literature on potash flotation refers to the insoluble minerals as "collector robbers" and increased collector usage is mentioned as the consequence of the presence of slimes in potash flotation circuits. The real effect of the presence of slimes in potash flotation is far more complex. The test program developed in the following chapters aimed to determine the most suitable modifying reagent(s) and the optimum dosage to optimize grade and recovery of KCI, and to evaluate various flocculants used in flotation desliming in order to determine the factors that affect flotation desliming efficiency. Based on the results, it can be stated that guar gum is probably the most effective insoluble slimes depressant for the ores under the conditions tested. The depressing action of the guar gum is strong even at low dosages (50 g/t). Carboxymethyl cellulose shows poor depressing ability at low dosages, with increasing depression performance at high dosages (200 g/t). Synthetic polyacrylamides can hardly be considered insoluble slimes "depressants" as a considerable amount of the insoluble slimes present in the feed report to the concentrate. Anionic flocculants increase insoluble slimes recovery when used instead of non-ionic flocculant at the same dosage. The recovery of KCI to the insolubles concentrate increases with the use of anionic flocculants as well but in a much smaller proportion. The flocculation-flotation of insoluble minerals is a flocculant dependent process, and the addition of a "insolubles collector" or a frother, or nothing at all merely affects the kinetics of the process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».