Incorporation of Geometallurgical Input into Gold Mining System Simulation to Control Cyanide Consumption
Notice bibliographique
Résumé
The Alhué deposit (Melipilla, Chile) is an example of a hydrothermal Au-Ag-Zn(-Pb) vein system hosted within the volcanic rocks of the Las Chilcas Formation. The dominant ore minerals observed are free electrum and native gold associated with silver sulfosalts, and with magnetite and base metal sulphides, including pyrite +/− sphalerite-galena-chalcopyrite. The alteration assemblage in the veins mainly consists of quartz epidote-chlorite-actinolite with lesser smectite, amphibole, and calcite-kaolinite-garnet. Mineralized veins also contain variable amounts of base metals, some of which (e.g., copper and iron) are considered harmful to the extraction of precious metals. Iron and especially copper minerals are known cyanide consumers; ore type classification schemes that do not consider the detrimental effects of such mineralogy or process elements can ultimately result in metal losses from ore feed restrictions, as well as spikes in cyanide consumption and higher operating costs. Mineralogical and geological variation can nonetheless be managed by applying alternating modes of operation as demonstrated in this paper; the decision to switch between modes is governed by current and forecasted stockpile levels feeding into the process. Simulations based on experiences at the Alhué deposit are provided that demonstrate the importance of standardized operational modes and their potential impact on cyanide consumption control.
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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 ».