Geometallurgy ‒ new/old methodology to improve resource management
Notice bibliographique
Résumé
Geometallurgy combines geological and metallurgical information to create spatially-based predictive model for mineral processing plants. In the mines geometallurgy is executed through a geometallurgical program. The program goes through various stages and the most critical one is where samples are selected for the metallurgical testing. Paradoxically, the sample set should include the full variation within the ore body in terms of metallurgical response but this data is not available when samples are collected since it will be measured only afterwards. To overcome this problem mineralogical analyses or geometallurgical tests are recommended for every tenth ore sample. As an alternative a particle-based approach is presented. The particle-based approach uses minerals and particles to link the geological model with the process models. In the approach geological model contains quantitative information on modal mineralogy and mineral textures. This information is adequate for the process models to forecastwhat kind of particles will be generated in the comminution and how these particles will behave in the concentration unit processes. The particlebased approach is still a concept which needs further development for example in how the textural information is collected and used in the process model. Even it is regarded that Canada and Australia are the forerunners of geometallurgy Nordic Countries can show some tradition and recent investments in the area.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».