102 Application of Quantitative Mineralogy to Determine Sources of Airborne Particles at a European Copper Smelter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To ensure that regulatory compliance is maintained at mineral processing operations, worker exposure is regularly monitored. Determining the quantity and type of airborne particles permits the operation to identify the sources of dust, implement proper dust suppressant strategies, and ultimately, limit worker exposure. Conventional methods of analysis, such as chemical assay, are unable to rigorously differentiate between phases containing the same elements and may result in ambiguity related to identifying the source of airborne dust. A combination of Quantitative Evaluation of Materials by Scanning Electron Microscope (QEMSCAN) and chemical characterization has been used to evaluate personally taken size selective aerosol samples at key locations throughout a Cu smelter in Europe. Surface samples were also examined using higher resolution measurements. The Cu phases present in the workplace air samples are reflective of the activities performed at specific locations. Near the anode and electric furnace, the majority of Cu in the airborne dust is carried in metals and oxide phases (60-70%), and in the batch preparation area where Cu concentrate is received, significant amounts of Cu are carried in sulfide minerals (chalcocite, chalcopyrite/bornite, >40%). The results of the analysis will aid in the identification of the origin of emissions specific to location and activity, assist personnel in developing the appropriate mitigation strategies to limit workers exposure, and further understanding of the health risks associated with exposure. Additional metals of concern (e.g, Pb, As, and Cd) are also considered throughout this program. Speaker Biography Michelle Kelvin is a geoscientist and environmental mineralogist. She specializes in characterizing dust emissions that originate from industrial operations using modern geochemical methods and X-ray beam technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».