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Enregistrement W4378083771 · doi:10.37190/ppmp/165992

A preliminary investigation of dry gravity separation with low specific gravity ores using a laboratory Knelson Concentrator

2023· article· en· W4378083771 sur OpenAlexafffund
Meng Zhou, Ozan Kökkılıç, Raymond Langlois, Kristian E. Waters

Notice bibliographique

RevuePhysicochemical Problems of Mineral Processing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMagnetiteConcentratorGravity separationSpecific gravityQuartzBox–Behnken designMagnetic separationMaterials scienceResponse surface methodologyMineralogyPulp and paper industryChemistryEnvironmental scienceProcess engineeringMetallurgyChromatographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has become an active research area for treating low specific gravity (SG) deposits by centrifugal separation due to its high efficiency, low cost and minor environmental impact. Laboratory Knelson Concentrator has shown its potential for processing high density ores on a dry basis. This study investigated the feasibility and the optimum operating conditions when processing a dry low SG feed with a modified Knelson Concentrator. A synthetic mixture of magnetite and quartz with a grade of 1% magnetite was used to mimic a low-density ratio ore. Bowl speed (G), air fluidizing pressure (psi) and solids feed rate (g/min) were chosen as the operating variables. Box-Behnken design was used to design the experiments and response surface method was used for optimization. The effects of each individual factors and their interactions on concentrate grade and magnetite recovery were evaluated. The dry process achieved up to 60 % magnetite recovery with an upgrade ratio of 5. The optimized values for the concentration with the highest recovery and grade of bowl speed, solids feed rate and air fluidizing pressure are 27 G, 200 g/min and 12 psi, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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