MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2342709750 · doi:10.14288/1.0103421

DEM simulation and analysis of operating parameters on grinding performance of a vertical stirred media mill

2014· article· en· W2342709750 sur OpenAlexaff
Yu Hou

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMillGrindingProcess engineeringComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stirred media mills have been increasingly used in ultra-fine grinding. The VXPmill is a vertical high speed stirred media mill for grinding mineral ores with high efficiency. Since it is a new technology in the industry, there is little understanding on the breakage kinetics of the mill. In order to gain more knowledge about the VXPmill, computer modelling of the mill was performed. Laboratory grinding trials were also conducted on a pilot scale mill to provide more information about the mill’s capability, as well as verify simulation results. DEM (Discrete Element Method) is a powerful tool in predicting particle behaviour, which is ideal for the study of stirred media milling. The CFD (Computational Fluid Dynamics) is used to model the motion of slurry by numerically solving the Navier–Stokes equations facilitated with the Volume of Fluid (VOF) and multiphase flow models. Simulation results suggested that a velocity gradient exists in the fluid field and grinding media in the mill. The highest grinding media velocity was reached near the disc edge in the horizontal direction and near the bottom of the mill in vertical direction. Those are the most active grinding zones in a vertical stirred mill. Different operating parameters such as stirrer rotational speed, slurry solid content and slurry viscosity have an influence on mill performance. Simulation results show that operating the mill at a high impeller speed helps to improve mineral liberation, while at too high impeller speed leads to a waste of electric energy without much improvement in mineral liberation. As well, a mid-level slurry solid content (15% v/v to 30% v/v) was found to achieve the best energy utilization during grinding. The slurry viscosity should be kept low to minimize the effect of high shear stress in the slurry. The influence of various operating parameters can be combined into the ‘stress intensity’ which describes the capability of a stirred media mill. Operating parameters also have an influence on the magnitude of force magnitude between grinding media which will result in different breakage mechanism. Fracture breakage mechanism plays a more important role than attrition in VXPmill.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,170 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuecIRcle (University of British Columbia)Même sujetMineral Processing and GrindingTravaux en français237 207