Laboratory monitoring approaches for tailings settling and evaluation of flocculant and coagulant treatments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract X‐ray computer tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and nuclear magnetic resonance (NMR) are applied for laboratory monitoring of the settling behaviour in tailings suspensions. It is shown that the developed monitoring techniques are consistent with each other and provide different levels of information from 2D density cross‐sections obtained using X‐ray CT to 1D and bulk water content using MRI and NMR. Analysis of coagulant and flocculant treatments based on obtained measurement information is conducted using linear and nonlinear kinetic modelling approaches. The linear Roberts' kinetic model describes the settling of original tailings suspensions very well, but it is not adequate for the suspensions treated with additives. A modified nonlinear Roberts' model is developed and successfully applied to analyze the suspension with additives. The analysis of combined flocculants and coagulants treatments reveals that flocculants significantly affect the settling rate; however, they decrease the efficiency of settling with respect to the residual water content. Coagulants affect mostly the residual water content in samples, but do not change the settling rate significantly. The trade‐off between concentrations of coagulants and flocculants needs to be achieved for optimal settling treatments.
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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 | 0,000 |
| 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 ».