Making ore sorting a robust preconcentration process in the hard-rock mining industry: low-frequency electromagnetic analysis of ores using AC energized coils
Notice bibliographique
Résumé
Over recent years, both in Canada and globally, the majority of ore deposits at shallow to medium depth are found to be of low sub-economic grade and are required to be excavated at high tonnages. As such, the infrastructure and operating cost associated with fine whole ore processing becomes prohibitive rendering some projects unfeasible. The adoption of a preconcentration process that can be conducted at a coarse size reduces the amount of material that needs to be taken to a subsequent fine processing stage. This will not only make a mining operation more feasible, from the economic point of view, but also environmentally friendlier due to an overall reduction in plant foot-print. In the modular context, preconcentration technology aims at optimizing a mining operation.Thanks to advances in processing technology over recent years, there are now a number of processing methodologies available that are capable of performing separation of ore and waste at a relatively coarse size. Examples include: dense medium separation, jigging, ore sorting, coarse flotation, and magnetic separation. The mineralogy of the ore determines the potential for preconcentration as well as the most suitable processing technology.The work presented in this thesis is in joint collaboration with MineSense Technologies Ltd. a leader in the mining industry that aims at enhancing the sustainability of mining by improving the ore extraction and metal recovery process. The aim is to analyze and improve MineSense’s current technology used in conductivity sorting, a recently employed preconcentration process in the hard-rock mining industry. The present challenge consists of improving the deployed equipment and perform numerical analysis of available ores by potentially developing a software package that mitigates cumbrous manual testing techniques while providing further insight into conductivity sorting. The software will enable the user to model ore bodies of various formations thanks to heuristic algorithms for scattering grain components. The models can then be analyzed using an appropriate EM software to determine the feasibility of recovering the ore body.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».