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Enregistrement W2802428010 · doi:10.1002/cjce.23099

A review of the physicochemical properties and flotation of pyrrhotite superstructures (4C – Fe<sub>7</sub>S<sub>8</sub>/ 5C – Fe<sub>9</sub>S<sub>10</sub>) in Ni‐Cu sulphide mineral processing

2017· review· en· W2802428010 sur OpenAlexafffundvenue
Ravinder S. Multani, Kristian E. Waters

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPyrrhotiteSuperstructureGangueConfusionMineralMaterials scienceReagentMineralogyGeologyChemistryMetallurgyPhysical chemistryPyrite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pyrrhotite is one of the most abundant sulphide gangue minerals in base metal mining operations. It has little economic value and is a significant contributor of SO 2 emissions at the smelting stage, thus it is rejected in most concentrators, requiring a concerted effort to ensure it is well separated from valuable minerals. The mineral processing of pyrrhotite is generally understood, however it has many complex crystallographic structures (superstructures) that behave differently in the flotation pulp for which the information is sparse and dispersed throughout the literature. Traditionally, the superstructures were largely isolated into magnetic/non–magnetic circuits and floated separately. Many operations have now transitioned away from magnetic separators, and treat the superstructures in the same flotation circuit where their flotation responses are quite different. Historically, it was perceived that the superstructures behaved virtually the same; whereas, recent work has clearly demonstrated that there are quantifiable differences in their flotation responses. The available information is scattered in the literature and is also plagued with many contradictions, making it very difficult for researchers to retrieve relevant information pertaining to the superstructures. This review aims to reduce the confusion by summarizing the superstructure nomenclature, characterization methods, aqueous stability, surface charges and superstructure‐reagent interactions, and available flotation data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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