MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393981716 · doi:10.36487/acg_repo/2455_22

Analysing the segregation of coarse tailings particles with a zone-formation differential settling model

2024· article· en· W4393981716 sur OpenAlexaff
Y Li, Dirk van Zyl

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsSettlingDifferential (mechanical device)GeologyEnvironmental scienceMaterials scienceEnvironmental engineeringPhysicsThermodynamicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study delves into the segregation and settling behaviours of tailings suspensions with varying initial solids contents, with a specific focus on the initial segregation process. Conventional and interruptive batch settling tests were performed to evaluate the hindered settling process of copper tailings. During these tests, particular attention was paid to the differential settling behaviour at the initial stage, during which coarse particles segregated from the suspension and accumulated at the bottom. The particle size distribution profile of the suspension was analysed in detail, revealing that segregation was a prevalent phenomenon in all settling tests. To perform a theoretical analysis of this segregation behaviour, a zone-formation differential settling model was introduced and applied, allowing a detailed discussion of the settling behaviour of individual particle species. Consequently, the findings offer insights into the variation of the segregation behaviour and formation of the sediment under different initial conditions. Suggestions are also provided for the application of the zone-differential settling model on the sedimentation of tailings which contains fine particle species.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTailings Management and PropertiesTravaux en français237 207