Staged magnetic concentration of complex rare earth ores containing niobium and zirconium
Notice bibliographique
Résumé
The Balzhe rare earth deposit, located in Inner Mongolia, China, is a complex deposit that also contains niobium and zirconium. However, it remains undeveloped. One notable challenge is the low grades of the main valuable minerals, including xinganite, zircon, niobite, ilmenorutile, pyrochlorite, eschynite, monazite, and bastnaesite. These minerals are either weakly magnetic or associated with ilmenite, a paramagnetic mineral. To overcome this, a high-intensity magnetic method can be employed to separate these valuable minerals from the gangue minerals, thereby generating enriched products to lower the cost of the following flotation. In this study, the first step involved utilizing a high-intensity magnetic separation to enrich particles in different size fractions. It was observed that the size fraction of −0.5 + 0.02 mm was particularly suitable for effective separation. Subsequently, staged magnetic pre-concentration was conducted to obtain products with varying specific magnetization coefficients. To optimize the applied magnetic field intensity, a combination of a high-intensity magnetic separator and a superconducting magnetic separator was employed at different magnetic induction intensities. This proposed technique not only reduces reagent costs but also enhances the operational efficiency of subsequent flotation processes. By implementing this approach, it is anticipated that the Balzhe rare earth deposit can be effectively processed, overcoming the challenge of low-grade valuable minerals. This would contribute to improved economic viability and operational efficiency in the extraction of rare earth elements, niobium, and zirconium from the deposit.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».