A study on low-grade copper sensor based-sorting
Notice bibliographique
Résumé
Sensor-based sorting has been widely applied in the mineral industry due to the benefits offered such as the provision of selective ore to be processed in mineral processing plants. However, not all types of ores can be treated using sensor-based sorting because there are many factors in determining whether the ore can be sorted or not, such as heterogeneity and sensor response, which are more important to be evaluated. This paper evaluates the sortability of low-grade copper ore and the sensor behavior, which in this case is X-Ray Fluorescence (XRF) and Electromagnetic (EM), based on heterogeneity and mass pull-grade-recovery correlation using the multivariable regression analysis. Laboratory work was conducted to understand the sensor behavior toward the heterogeneity of the ore using XRF and EM. They were used to scan the rocks as part of the particle sorting test and only XRF for the bulk sorting test. As a result, the XRF shows a better response toward the true recovery curves than EM sensors. In the case of EM, this sensor is not suitable to predict the grade as it is based on the magnitude and phase characteristics of the material. From the study, it was also found that liberation and particle size fraction play important role in producing a representative multivariable regression model which finally affects the mass pull, grade, and recovery. Both factors also determined the value Constituent or Distribution Heterogeneity.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».