Shear‐Dependent Yield Stress of Iron Ore Fine Tailings in Two‐Step Flocculation Process
Notice bibliographique
Résumé
Both shear and flocculation have a significant influence on the rheological behavior of tailings, especially the yield stress. In the two‐step flocculation process, the above two kinds of actions exist at the same time, and they influence each other. In order to explore the change rule of the yield stress and its internal causes, a two‐step flocculation process of the iron ore fine tailings with different shear conditions in the four different phases was designed. In the primary flocculation phase, tailing particles combined with the primary flocculant and formed a primary floc network structure. In the primary broken phase, shear destroyed the primary floc network structure and decreased the average floc size, so the shear‐dependent yield stress, the floc strength factor, and the fractal dimension decreased. In the secondary flocculation phase, broken floc combined with the secondary flocculant and produced a more compact floc network structure which had a better shear resistance. Therefore, in the secondary broken phase, with the increase of shear, the decrease of yield stress, the floc strength factor, and fractal dimension were less obvious than that in the primary broken phase. In both two broken phases, the yield stress of the secondary flocculating slurry was always higher than that of the primary flocculating slurry, but with the increase of shear, the difference became smaller. The floc strength and fractal dimension also showed the same rule. The internal reasons for the stronger shear resistance of the secondary flocculating slurry were the increase of the number of binding sites, the electric neutralization between the two flocculants, and the steric hindrance effect of the flocculants.
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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 | 0,001 |
| 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 ».