MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4367155146 · doi:10.36487/acg_repo/2355_32

The production and management of coal and copper dry tailings

2023· article· en· W4367155146 sur OpenAlexaff
Stephen Meiring

Notice bibliographique

RevuePaste/˜Pœaste · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCoal and Coke Industries Research
Établissements canadiensBanff CentreGeomechanica (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsCopperCoalProduction (economics)Environmental scienceWaste managementMetallurgyEngineeringMaterials scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The management and production of dry tailings present some considerable advantages to mining companies. The advantages are based on the technology selected, the composition of material and a number of other process variables. Rapidly developing dewatering technologies and reliable equipment for the production of dry tailings are making it viable in an increasingly large number of high tonnage operations. Various techniques for the production and handling of dry tailings have become the most desired trend, with different options available. This paper reviews existing and potential applications of dry tailings technology for the treatment and management of wastes from coal and copper tailings operations. The advantages of coarse particle flotation (CPF) with regards to tailings are shared. The influence of particle size distribution, plant configurations, the composition of tailings and the management thereof are discussed, based on recent tailings applications. Recent changes to thickener and filtration technologies are provided.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,224

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaste/˜PœasteMême sujetCoal and Coke Industries ResearchTravaux en français237 207