Measuring and modelling entrainment in rougher and cleaner batch flotation
Notice bibliographique
Résumé
An innovative strategic mine planning approach was applied to a multi-mine and multi-process gold mining complex that simultaneously considers feasible capital investment alternatives and capacity management decisions. The simultaneous stochastic optimization framework determines the extraction sequence, stockpiling, processing stream, blending, waste management, and capital investment decisions in a single mathematical model. A production schedule branches and adapts to uncertainty based on the likelihood of purchasing a number of feasible investment alternatives that may improve mill throughput or blending, or increase the tailings capacity. Additionally, the mining rate is determined simultaneously by selecting the number of trucks and shovels required to maximize the value of the operation. The mining complex contains several sources -two open-pit gold mines and externally sourced ore -stockpiles, waste dumps, tailings, and three different processing streams. The simultaneous optimization framework integrates the blending of sulphates, carbonates, and organic carbon at the autoclave for refractory ore while managing acid consumption. The production schedule generated branches over an investment in the autoclave expansion; the first branch undertakes a capacity expansion at the autoclave resulting in a 6.4% increase in NPV, whereas the second branch results in a 27.5% increase in NPV without the investment. The adaptive approach is compared to a base case production schedule generated using a non-branching two-stage stochastic integer program.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».