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Enregistrement W2621081139

The influence of the quality of ferrosilicon on the rheology of dense medium and the ability to reach higher densities

2006· article· en· W2621081139 sur OpenAlexaff
H.A. Myburgh

Notice bibliographique

RevueJournal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensIron Ore Company (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerrosiliconBeneficiationDrumIron oreMetallurgyProcess engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceEngineeringWaste managementMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dense medium beneficiation of heavy metal oxide ores such as iron ore is usually done by heavy medium separation in cyclones, static baths (Wemco drum) and nowadays with Larcodems. At Sishen Iron Ore Mine the first Larcodem was installed to beneficiate iron ore and a good comparison can be made between the Larcodem and Wemco drum after a three-year production period. A comparison will be made in this paper on the production performance of the Larcodem against the Wemco drum concentrating on the throughput and the high densities of 4.2 achieved. Performance problems encountered during the commissioning of the Larcodem and the rectification will be discussed as well as the production cost. The flow lines of the Larcodem module will be discussed and special emphases will be put on the changes made after commissioning to be able to keep the vortex in the Larcodem constant at a density of 4.2. All the advantageous and disadvantageous will be listed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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