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Enregistrement W2726508871 · doi:10.1080/03719553.2017.1346748

Optimisation of fine auriferous pyrite recovery using anionic and non-ionic collectors

2017· article· en· W2726508871 sur OpenAlexfundno aff
Dongfang Lu, Yuhua Wang

Notice bibliographique

RevueMineral Processing and Extractive Metallurgy Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Clean Coal/Carbon and Mineral Processing TechnologiesSouth-Central University of NationalitiesAgro-Industry Research and Development Special Fund of ChinaNatural Science Foundation of Hunan ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationHunan Provincial Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPyriteChemistryAdsorptionIonic bondingReagentInorganic chemistryAbsorption (acoustics)IonMineralogyMaterials sciencePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The beneficial effects of the synergy between two or more anionic reagents have long been known. The purpose is to increase both the recovery and selectivity. In this study, the flotation of fine auriferous pyrite particles (<38 μm) was studied using a mixture of anionic and non-ionic collectors. When Z-105 was used for non-ionic collector and mixed with anionic reagents, the flotation results showed a better recovery of auriferous pyrite than that was obtained compared with using collectors alone. The adsorption of anionic/non-ionic collectors mixture and single anionic collectors was investigated. The adsorption density of collectors on auriferous pyrite surface was increased slightly when an anionic/non-ionic collector mixture was used compared with anionic collector alone. IR spectra results showed that no new absorption peaks appeared after the adsorption of Z-105 on auriferous pyrite. Z-105 adsorption occurred in molecular form. When anionic mixture was used for collector together with non-ionic collector (Z-105), a concentrate assaying 12.12 g t−1 Au was produced at Au recovery of 90.8%. Compared with using anionic collector mixture alone, the Au recovery was significantly improved. The use of anionic and non-ionic collector mixtures shows great potential for industrial application.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,653

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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