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Enregistrement W3134846180 · doi:10.1002/jeq2.20213

A real‐time light‐scattering technique for tailings solids measurement

2021· article· en· W3134846180 sur OpenAlexafffund
Manisha Gupta, Timothy Ho, Tulika Srivastava, Abu Junaid, Andrea Sedgwick, Ying Y. Tsui

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of TechnologyTotal (Canada)Canadian Natural ResourcesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada's Oil Sands Innovation Alliance
Mots-clésPhotodiodeTailingsOpticsMaterials scienceLight intensityIntensity (physics)LaserLight scatteringSettlingScatteringIntegrating sphereGravimetric analysisWavelengthEnvironmental scienceChemistryPhysicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 cos n (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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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