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Enregistrement W3203702047 · doi:10.4236/jmmce.2021.95035

Morphology Study of Particle Breakage Mechanisms in a Horizontal Stirred Mill: Automated and Manual Point Counting Approaches

2021· article· en· W3203702047 sur OpenAlexaff
Reem Roufail, Bern Klein

Notice bibliographique

RevueJournal of Minerals and Materials Characterization and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreakageAgitatorGrindingMetallurgyMaterials scienceComminutionAbrasion (mechanical)Particle (ecology)Mineral processingGrindComposite materialMineralogyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-speed stirred mills are utilized to grind particles below 10mm. Grinding sulphide minerals to as low as 10mm achieve adequate mineral liberation for successful downstream mineral processing operations, such as flotation and leaching. Particle breakage mechanism such as fracture or abrasion, determines the morphological surface features of the product particles. It is anticipated that particles, which break along grain boundaries (intergranular) produce rough surfaces, whereas particles that break across the grain boundaries (transgranular) possess smoother surfaces. In this study, particles are ground in a stirred mill and their morphological features were analyzed using automated and manual detection methods. Literature and conventional belief are that high-speed stirred mills break particles by attrition. This paper showed that fracture is also an important breakage mechanism along with attrition. Breakage mechanism is a factor of input stress intensity, in the form of the mill agitator speed, and type of mineral. It is observed that at higher agitator speed galena fractures along the grain boundaries, whereas quartz, abrade across the grain boundaries.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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