A real‐time light‐scattering technique for tailings solids measurement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study presents the concept of an economic in situ light‐scattering sensor for real‐time measurement of the solid content in tailings facilities. An experimental setup using a blue (405 nm wavelength) laser diode and silicon photodiodes was constructed to measure the angular distribution of the intensity of scattered light. It was found that the angular intensity of scattered light for tailing samples follows a cosn(θ) relation with n ≈ 1.5, where θ is the angle between the laser beam and the photodiode. An angular value of θ = 20° was chosen for the sensor design based on a high signal‐to‐noise ratio. The setup was used to determine the relation between scattered light intensity and solids content using a thickened tailings underflow from an oil sands facility and Kaolin as a model material. It was observed that the intensity of scattered light tends to increase with an increase in solids content, with qualitatively similar settling behavior for the two materials but at largely different time scales. An insertion‐based prototype was built and tested in a large (2.7 m height) settling column with treated mature fine tailings, and the light‐scattering data were verified by standard gravimetric method and gamma‐ray measurements. In general, good agreement was established between these measurements in the absence of optical fouling, which demonstrates the potential of the sensor as an effective tool for tailings management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».