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Enregistrement W2944839517 · doi:10.4236/jmmce.2019.73009

Effects of Collectors and Frothers on Copper and Molybdenum Coarse Particle Recoveries—A Statistical Approach

2019· article· en· W2944839517 sur OpenAlexaff
Tony Di Feo, R. Lastra

Notice bibliographique

RevueJournal of Minerals and Materials Characterization and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopperMolybdenumParticle (ecology)MetallurgyChemistryEnvironmental scienceMaterials scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Typically, coarse dense mineral particles greater than 150 μm are difficult to float, and the recovery decreases progressively. Various physical parameters can be manipulated in an attempt to increase the recovery. These physical parameters are the following: liberation, turbulence in the flotation cell, pH, collector, frother type and dosage. The testwork discussed in this paper was performed for a copper-molybdenum operation that is experiencing coarse particle (>150 μm) losses in the tails. This operation uses Diesel No. 2 fuel and sodium ethyl xanthate for molybdenum and copper flotation, respectively and X-133 frother. In an attempt to increase coarse particle recovery, stronger collectors (potassium amyl xanthate, Aero 249 and Aero 3501) and frothers (FrothPro 618, FrothPro 630 and FrothPro 706) were used. The analysis was performed using the Analysis of Variance (ANOVA) approach. The conditions required by the ANOVA method were met. The results showed that the collector potassium amyl xanthate (PAX) with frothers X-133 and FrothPro 630 resulted in approximately 3% increase in copper rougher recovery relative to the baseline (sodium ethyl xanthate and X-133). The collectors and frothers did not have a significant effect on molybdenum recovery within the dosage limits investigated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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