INCREASED REVENUE AND COST SAVINGS BY RECOVERING VALUE FROM PLANT RECIRCULATION AND TAILINGS WASTE STREAMS
Notice bibliographique
Résumé
Effective recovery of fine coal and subsequent reduction in moisture to an acceptable level is mostly dependent on the following factors: (i) favorable economics, i.e., value of the product component obtained; (ii) capability and subsequent performance of the preparation equipment; (iii) extent to which the beneficiation of the total coal can be optimized; (iv) taking advantage of opportunities to generate other marketable proucts or materials that can be used within the main operation, such as roadbuilding, reclamation, and/or landscaping; and (v) cost and acceptability of the disposal method for the barren tailings. The success of this approach will be influenced by many other factors, not the least being the proportion of fines in the raw coal and the nature of the ultimate tailings. Hence, as mining and subsequent transportation and handling has become progressively more mechanized, the proportion of fines has increased and the justification for maximized fine coal recovery has also increased. However, the conundrum associated with including more fines is the added risk of increased moisture and the accompanying need for improved and cost-effective dewatering of both ultrafine coal and tailings. This paper will describe a successful pathway toward achieving the abovementioned five outcomes. The main drivers are also explained together with the contributing components of the new treatment circuits. Several examples of installations in the U.S., Canada, Australia, and Russia will be descibed to illustrate the bespoke approach that is needed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».