TECHNOLOGICAL MINERALOGY OF IRON ORE RIEBECKITE METASOMATITES OF KRYVYI RIH BASIN
Notice bibliographique
Résumé
Україна ТЕХНОЛОГІЧНА МІНЕРАЛОГІЯ ЗАЛІЗОРУДНИХ РИБЕКІТОВИХ МЕТАСОМАТИТІВ КРИВОРІЗЬКОГО БАСЕЙНУ (Рекомендовано членом редакційної колегії д-ром геол.наук, доц.С.Є.Шнюковим) Рибекітові метасоматити належать до поширених різновидів бідних магнетитових руд Первомайського, Ганнівського, Петрівського, Артемівського та деяких інших родовищ Криворізького басейну.Рибекітизація магнетитових кварцитів супроводжувалась зміною розміру та форми кристалів, агрегатів магнетиту й нерудних мінералів, характеру їх контактів, кількісних співвідношень рудоутворювальних і другорядних мінералів.Таким чином, метасоматоз спричинив зміни мінералогічних показників руд, які визначальним чином впливають на їх збагачуваність.Основний показник інтенсивності метасоматозу -середній вміст Na 2 O в складі первинних магнетитових кварцитів -близький до 0; в зонах слабких метасоматичних змін, представлених рибекітизованими магнетитовими кварцитами, його значення зростає до 0,58 мас.%; в зонах помірних метасоматичних змін (рибекіт-магнетитові кварцити) -до 1,49 мас.%; в зонах найбільш інтенсивних метасоматичних перетворень, складених магнетит-рибекітовими метасоматитами (рибекітитами), -до 2,34 мас.%.Підвищення інтенсивності метасоматозу спричинило помітне зростання загального вмісту заліза в магнетит-рибекітових метасоматитах порівняно з вихідними магнетитовими кварцитами у зв'язку з частковим винесенням кремнезему лужними розчинами.Вміст заліза, яке входить до складу магнетиту, у цьому ж напрямку закономірно зменшується через часткове заміщення магнетиту рибекітом.Головний технологічний параметр, за яким визначається ефективність збагачення руд, -загальний вміст заліза у складі концентрату, який виробляється.Від незмінених магнетитових кварцитів до рибекітитів значення цього показника поступово і закономірно зростає.Причина полягає в тому, що підвищення активності рибекітизації сприяло наближенню форми індивідів магнетиту до кристалографічно досконалих.Наслідком цього є поліпшення розкриття кристалів і агрегатів магнетиту при подрібненні руд, зменшення залучення нерудних мінералів до концентрату в складі зростків.Негатив рибекітизації -погіршення трьох інших технологічних показників бідних магнетитових руд: виходу концентрату, вилучення заліза до його складу та вмісту заліза у складі відходів збагачення (хвостів).Зниження виходу концентрату пов'язане із зменшенням вмісту в складі руд магнетиту через його часткове заміщення рибекітом.Цим же зумовлене зниження показника вилучення заліза до концентрату: до його складу надходить залізо магнетиту, залізо ж у складі рибекіту видаляється до відходів збагачення.Останнє пояснює значне зростання (від 8,04 до 20,79 мас.%) загального вмісту заліза у складі хвостів.Таким чином, рибекітизація магнетитових кварцитів у мінералого-технологічному відношенні характеризується контраверсійністю.З одного боку, вона супроводжувалась зростанням якості концентрату, з другого -зменшенням виходу концентрату та вилучення заліза до
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».