Evaluation of automatic polymer dosing control to optimise the performance of belt presses
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».