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Enregistrement W2945024254 · doi:10.36487/acg_rep/1910_39_crawford

Development of centrifugal slurry pumps in tailings disposal and comparison with positive displacement pumps

2019· article· en· W2945024254 sur OpenAlexfundno aff
Jeffrey Crawford, N Bessett

Notice bibliographique

RevuePaste/˜Pœaste · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and Geomechanical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFLSmidthSyncrude
Mots-clésCentrifugal pumpTailingsSlurryDisplacement (psychology)Petroleum engineeringPositive displacement meterEnvironmental scienceWaste managementEngineeringMechanical engineeringEnvironmental engineeringMaterials scienceImpellerMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper covers FLSmidth KREBS® pump development, over the past 10 years, of an extensive range of highpressure centrifugal slurry pumps for multistage applications. The primary objective has been to produce safe, economical, energy efficient and maintenance friendly centrifugal slurry pumps to fulfil the expanding requirements of the mineral processing industries in the long distance transportation of tailings and mineral slurries. Two ranges of pumps have been developed, a double cased pump (based on the KREBS rubber lined slurryMAX™ XD pump) and an unlined white iron cased pump (based on the millMAX™ pump). The logic behind the development of the two pump ranges will be explained in depth covering the design and first article production, getting it right. The methodology of the hydraulic and structural criteria requirements that are considered during the pumps’ design are integrated with the use of computational fluid dynamics and finite element analysis to ensure that the pumps perform safely, reliably and with maximum efficiency. Application of the pumps to projected operating data is explained taking into consideration specific needs for flange and foundation loads, maintenance and condition monitoring. Consideration of slurry rheology and its implication on pumping performance is discussed. Cost comparison between actual field data and the theoretical positive displacement (PD) costs, as presented at the 21st International Seminar on Paste and Thickened Tailings, will be analysed in the Appendix.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,805

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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