Applied Online Bubble Size Distribution Measurement in a Pilot Flotation Cell Based on Image Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of bubble size in the pulp is a parameter directly related to the flotation kinetics, but its measurement is complex to determine due to the presence of particles and cluster of bubbles. The existing equipment for the measurement of bubble size (McGill and UCT), which operate manually and batch, requires specialized operators in image analysis. On the other hand, the McGill technique has not been directly validated with bubble swarms and only 10% of the sampled bubbles are analyzed. These aspects have limited the technology transfer and sustainability in the measurement of bubble size. To solve the problems presented, a device based on the McGill technique was designed and implemented. Furthermore, algorithms were implemented to increase the statistical significance of the measurement of bubbles per image. The validation consisted of a comparison of the degree of detection using the software manually and automatically (undetected remaining bubbles). As a result, it is possible to predict the bubble size distributions with an error of less than 5% and derivations close to 0.1 [mm] in the determination of D32, using an average of 100 images. In conclusion, the new device and algorithms improve the accuracy of BSD measurements, helping to optimize the process, predict, control flotation kinetics, and be used as a troubleshooting tool. The new device and algorithms improve the accuracy of BSD measurements, helping to optimize the process, predict, control flotation kinetics, and be used as a troubleshooting tool.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle