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Enregistrement W4401154665 · doi:10.1002/cjce.25423

Exploring innovative strategies for precipitation extent enhancement in a downscaled Bayer process tank

2024· article· en· W4401154665 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayer processPrecipitationEnvironmental scienceSupersaturationProcess engineeringProcess (computing)Chemical engineeringMaterials scienceChemistryComputer scienceAluminiumEngineeringMetallurgyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Bayer process is a cornerstone of alumina production, and its precipitation stage holds the key to both efficiency and product quality. In this study, we embarked on a comprehensive exploration of strategies to enhance the precipitation extent of aluminium hydroxide, a pivotal step in the Bayer process. Utilizing a newly constructed reactor, along with experiments using reactors in series, we rigorously experimented with various factors, including the addition of hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) as an enhancer, seed activation methods, the integration of a hydrocyclone within the processing unit, the application of a magnetic field, and the injection of supersaturated liquor midway through the process. These diverse strategies were systematically assessed to decipher their individual and synergistic effects on precipitation extent. Our research aims to uncover the optimal conditions for maximizing alumina precipitation while maintaining product quality and seed particle stability. By offering new insights and practical solutions, this study contributes to the ongoing advancement of alumina production within the Bayer process.

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.

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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,332

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,208 · 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