MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3175363241 · doi:10.82308/49552

The flotation characteristics of magnetic/4C (Fe7S8) and non-magnetic/5C (Fe9S10) pyrrhotite superstructures

2018· article· en· W3175363241 sur OpenAlexfundno aff
Ravinder S. Multani

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésPyrrhotiteGeologyMineralogyRock magnetismMagnetic fieldMagnetizationPyriteRemanencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pyrrhotite (Fe(1-x)S; 0 < x ≤ 0,125) est un minéral de gangue sulfuré courant dans les opérations minières de métaux communs et présente de nombreux défis dans la séparation/concentration des sulfures de métaux précieux lors de la flotation la pentlandite ((Ni,Fe)9S8). Il a plusieurs superstructures (polytypes) qui sont le résultat de sa teneur en fer variable. Comme les superstructures magnétiques/monocliniques (Fe7S8 {4C}) et non-magnétiques/hexagonales (Fe9S10 {5C}) de la pyrrhotite sont les plus courantes et les plus courantes en tant que mélanges intergrands, elles ont fait l'objet de cette recherche. Historiquement, on pensait que les superstructures se comportaient de la même manière pendant la flotation; cependant, on sait maintenant qu'ils présentent des réponses de flotation très différentes (en raison de leur cristallographie), en particulier en ce qui concerne la taille des particules. Cela a suscité des inquiétudes de la part de l'industrie minière, car la différence de flotation de la superstructure signifie que les stratégies de dépression de la pyrrhotite actuellement utilisées peuvent ne pas être adéquates, ce qui produirait des teneurs en concentrés plus faibles que prévu et réduirait sa valeur globale. Ce doctorat l'étude a comblé les lacunes actuelles en matière de connaissances en adoptant une approche en deux étapes; (1) études minérales uniques; et (2) des études de flotation de minéral par lots. Les études minérales uniques à petite échelle (0,25 à 1 g) ont représenté des systèmes idéaux (environnements à faible teneur en oxygène sous lesquels l'oxydation de surface a été minimisée) où des superstructures purifiées avec des surfaces fraîches ont pu être comparées. Les études de flotation des minerais en lots (1 - 2 kg) ont examiné le comportement de la superstructure dans des environnements réactifs (en présence d'oxygène, de broyats, d'ions pulpaires et autres minéraux sulfurés), représentant des systèmes réels pendant lesquels les superstructures étaient en contact étroit lisier et oxygène. Il ressort de ces études que le comportement de flotation de la superstructure de pyrrhotite est régi par leurs différentes réactivités de surface qui deviennent apparentes dans les systèmes réels. Cette différence de réactivité provient de leur cristallographie; la pyrrhotite magnétique (Fe7S8) contient plus de lacunes structurelles et Fe3+ comparé à la pyrrhotite non-magnétique (Fe9S10). Cette différence est suffisante pour que la pyrrhotite magnétique soit plus réactive, surtout vis-à-vis de l'oxygène, entraînant une passivation sévère de la surface par les hydroxydes de fer qui la rendent plus hydrophile par rapport à la pyrrhotite non-magnétique. Les principaux facteurs qui provoquent des différences mesurables dans les réactions de flotation de la superstructure sont: présence d'oxygène (conditions oxydatives), conditions alcalines (pH > 9) et présence d'ions activateurs (par exemple Cu2+ et Ni2+).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetMinerals Flotation and Separation TechniquesTravaux en français237 207