The effect of composite additives on the rheology of concentrated iron ore tailings and their components
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 major components of iron ore tailings produced in the Pilbara region are hematite, goethite and kaolinite. At times, these tailings have developed a viscosity or yield stress too high for the pump to handle. This rheological problem urgentlyrequires a cost-effective and simple solution. To address this issue, this study evaluates the yield stress-solids concentration relationship of iron ore tailings, ochreous goethite sourced from a Pilbara mine, and kaolin suspensions with and without the composite additive NaOH-Na2SiO3-Na polyphosphate. Our results reveal that the yield stress-concentration curve shifts to a higher concentration for all three materials when the additive is above a critical level. At 0.5 dwb% (g/100g solids) of the composite additive, the yield stress was close to zero at 65 wt% solids for all three suspensions. This indicates that iron ore tailings can be transported at a concentration in excess of 65 wt% solids by using the composite additive. The cost required to process tailings of 55 to 65% solids was between USD 2 to USD 4 per ton of solids, although the additive dosage’s optimisation was outside this study’s purview. The tailing viscosity and yield stress can be converted back to paste consistency with a neutralising additive for safer storage in the dam or as a feedstock for dry stacking, i.e., drying, harvesting and stacking.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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