Data‐driven flotation reagent changing evaluation via union distribution analysis of bubble size and shape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the frequent fluctuation of the ore grade and other random disturbances in the flotation process, reagents need to be changed in real time to achieve desired metallurgical parameters. To avoid erratic operation, a data‐driven reagent evaluation model was proposed. It is insensitive for bubble size distribution to differentiate froth surface images with a similar average bubble size but different grade. Since bubble shape is heavily influenced by froth grade, and bubble deformation is positively correlated to the froth grade in industry, a novel froth image feature named the union distribution of bubble size and shape was developed. Then, a multi‐output least square support vector regressor was introduced to develop a dynamic causal model to simulate the relationship between the reagents and the produced future froth surface appearance feature. Next, the health status of the reagents is rated by recognizing the category of predicted future froth. Under guidance from this reagent evaluation model, the rationality of reagent dosages can be obtained in priority. The proposed method was applied in a gold‐antimony flotation plant located in Hunan, China. It improved the efficiency of froth flotation and reduced false reagent operation.
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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 | 0,000 |
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.
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 ».