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Enregistrement W2539407086 · doi:10.1080/00084433.2016.1245255

Break-up in formation of small bubbles: an energy consideration

2016· article· en· W2539407086 sur OpenAlexafffund
Pengbo Chu, Kristian E. Waters, J.A. Finch

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesResearch and DevelopmentNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésEnergy (signal processing)Environmental scienceMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formation of small bubbles in flotation is usually accomplished by the use of frothers, or sometimes is due to the presence of inorganic salts in the process water. The effective mechanism associated with the presence of these solutes is generally considered to be coalescence inhibition. However, recent work has demonstrated that the presence of frothers and salts also reduces the size of bubble at the initial formation stage. In this paper, we adapt the same experimental setup to investigate the time that it takes for a bubble to form; for a known system power input, the energy to form a bubble can then be estimated from the time. The hypothesis is that the presence of frother and salt will reduce the time for a bubble to form, which can be interpreted as an added energy component being derived from the solute. Testing different types and concentrations of frothers and salts, the hypothesis is supported: the mechanical energy required to form a bubble decreases by about 10% in the presence of these solutes.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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