Starch vs. tannin as biodegradable reagents for ultrafine hematite depression
Notice bibliographique
Résumé
Enrichment of ultrafine liberated valuable minerals from their associated gangue phases is one of the emerging investigation topics within mineral processing and recycling. Using green flotation reagents and turning processes into eco-friendly systems is also one of the challenges in the green transition of ore beneficiation plants. Starch and Tanin as biodegradable depressants for hematite depression have been commercially used in various iron ore processing plants. However, their depression effects on ultrafine particles were not systemically assessed and compared. To fill this gap, this investigation examined the effects of starch, tannin, their mixtures (different ratios), and their different conditioning sequence on the floatability of ultrafine quartz and hematite (- 15 µm). Since the macromolecular polymer of these biodegradable depressants can bind particles together and flocculate them, turbidity analyses were used to assess their optimum ratio for hematite depression without affecting quartz floatability. Turbidity analyses provided a mixture of tannin and starch might enhance the flotation separation of quartz from hematite. Starch could flocculate ultrafine hematite particles, while tannin could disperse ultrafine quartz particles. Floatability experiments indicated that starch had the highest performance in hematite depression (lowest effect on quartz particles) compared to other conditions. Surface analyses (zeta potential and FTIR) proved floatability outcomes and highlighted starch had stronger adsorption on the hematite surface than tannin.
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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 ».