Evaluation of automatic polymer dosing control to optimise the performance of belt presses
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
Increasing environmental, regulatory and social scrutiny has necessitated a change in tailings management governance across the mining industry. The sector is trending towards dry disposal of tailings to reduce environmental impact, tailing dam risk exposure and to safeguard the sustainability of operations. Common technologies employed for tailings dewatering and water recovery include thickeners and filters. A key challenge for sites employing belt press filters and gravity drainage decks is to optimise belt performance and polymer dosing control whilst treating variable ore types and clays that are difficult to dewater. Polymer addition is critical to the efficacy of the dewatering process with dosing typically adjusted by the filter operator based on visual inspection. The practice of high polymer addition is common to achieve stable filtration over extended periods and to reduce the level of operator supervision. However, the polymer dose may not be sufficient to account for changes in sludge conditions such as flow rate and density. This may lead to a drop in cake dryness, blinding of the belt, reduced reliability and stability of the belt, increase frequency of overspills and ultimately reduced plant productivity and increased treatment costs. Enhanced polymer dose control requires relevant, accurate and timely monitoring. Focus has been placed on developing a continuous measurement and control system, which detects the topography of the sludge on a belt and accurately adjusts the polymer dose, via proprietary algorithms, to optimise the belt performance amid changing sludge conditions. This paper will present the advantages of automatic control compared to traditional manual techniques and corroborate these advantages by case studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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