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Enregistrement W3211446069 · doi:10.1115/1.4052780

Exploring an Energy-Based Model in Comminution

2021· article· en· W3211446069 sur OpenAlexaff
Poorya Hosseini, Nima Gharib, Javad Farrokhi Derakhshandeh, Peter Radziszewski

Notice bibliographique

RevueJournal of Tribology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComminutionAbrasion (mechanical)BreakageEnergy (signal processing)Process (computing)Process engineeringEfficient energy useMaterials scienceEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringMetallurgyComposite materialMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Comminution devices use about 50% of the total energy in mine sites due to low efficiency and wastefulness of their operations. This study aims to provide a framework for improving efficiency of comminution processes by discretizing the relative distribution of various energy forms in the comminution process. Comminution theories are mainly based on the ore's size distribution and consequently do not adequately address other imperative phenomena such as media wear and energy utilization efficiency. We suggest an energy-based methodology that provides a common ground for comparing seemingly different aspects involved in comminution, most notably ore breakage, the media wear, and energy utilization efficiency. The experimental tests here were conducted using the Steel Wheel Abrasion Test (SWAT) highlighting the relationship between test variables, including media wear, ore breakage and energy efficiency. In addition, preliminary experimental results show interesting connections between various energy forms involved in comminution that is of high use in future design and performance optimization of comminution devices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,123 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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