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Enregistrement W2893077714 · doi:10.1371/journal.pone.0204230

An experimental study on the flocculating settling of unclassified tailings

2018· article· en· W2893077714 sur OpenAlexaff
Jiwei Bian, Wang Hao, Chongchun Xiao, Deming Zhang

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesCentral South University
Mots-clésSettlingFlocculationArithmetic underflowTailingsSlurryEnvironmental scienceSedimentationDecantationPulp and paper industryEnvironmental engineeringMaterials scienceChemistrySedimentGeologyMetallurgyChromatographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unclassified tailings are the main backfilling aggregates in mines and their settling is the first step in the utilization of tailings; thus, it is very important to determine their settling behavior. The aim of this study was to understand the flocculating settling behavior of unclassified tailings with different factors. The combination of property detection, laboratory experiments and industrial tests were used to assess the flocculating settling behavior of unclassified tailings; the orthogonal experimental design and the control variate method were used for an experimental design. The results show that the flocculating settling velocity of unclassified tailings decreases with the increase of slurry concentration and that this settling velocity increases first and then decreases with the increase of flocculant unit consumption. The underflow concentration is positively correlated with the slurry concentration and negatively correlated with the flocculant unit consumption and flocculant concentration. Slower feed velocity could produce higher concentration underflow but lower clarity overflow water. The greater the mud height, the higher the underflow concentration and the suspended solids concentration in the overflow water. The underflow concentration has a maximum at the rake speed of 0.3 r/min, and the rake speed has little effect on the suspended solids concentration in the overflow water. By analyzing the settling velocity, the underflow concentration, the suspended solids concentration in the overflow water and the solid flux, the following parameters of the flocculating settling experiments were determined: the flocculant type is APAM with a molecular weight of 12 million, the flocculant unit consumption is 30 g/t, the slurry concentration is 6 vol.%, the flocculant concentration is 0.1 wt.%, the rake speed is 0.3 r/min, and the feed velocity is 0.4 L/min (its solid flux is 0.523 t/(m2·h)). The industrial tests were carried out based on the laboratory settling data, and the appropriate selection parameters of the industrial tests were estimated.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,293

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)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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