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Enregistrement W4280644799 · doi:10.3390/min12050648

Microwave Dewatering of Gibbsite-Type Bauxite Ores: Permittivities, Heating Behavior and Strength Indices

2022· article· en· W4280644799 sur OpenAlexafffund
Christopher A. Pickles, Ting Lu

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBauxiteDewateringGibbsiteCompressive strengthMicrowaveMaterials scienceCeramicMetallurgyComposite materialMineralogyGeotechnical engineeringChemistryAluminiumGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microwave radiation is a relatively new energy source that is being considered for several applications in mineral processing and extractive metallurgy. In the present research, various gibbsite-type bauxite ores were subjected to microwave radiation. The main objective was to assess the effect of microwave dewatering on the compressive strength indices of the ores and to compare the results obtained to those for conventional heating. Firstly, the fundamental interactions of the microwaves with the ores were evaluated by determining both the real and the imaginary permittivities as a function of temperature, and these were related to the water content. Secondly, the microwave heating behavior was modeled using a 24 factorial statistical analysis. Thirdly, the effect of dewatering by microwave heating on the compressive strength indices of roughly spherical bauxite ore pisoids was studied, and these results were compared to those obtained using conventional heating. Fourthly, the effect of particle size on the compressive strengths of irregular-shaped single particles of bauxite ore was investigated using both heating techniques. Finally, the energy requirements for dewatering of the ores, and hence reducing their compressive strengths, were compared for both processes. On the laboratory scale, the results showed that in comparison to conventional dewatering, microwave dewatering resulted in lower strength indices at both lower moisture removals and energy inputs.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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