Effect of particle size distribution on the dewatering circuit design; case study: iron ore tailing of the Gol-E-Gohar mining and industrial company
Notice bibliographique
Résumé
Iron ore processing plants of the Gol-E-Gohar mining and industrial company have three thickeners. The thickeners’ underflow's is pumped to a tailings dam, with the solid content of about 50%. To increase water recovery, this research investigated the effect of the particle size distribution on the dewatering circuit design of tailings. Physical and chemical characteristics of the thickeners’ underflows (solid content, XRF, XRD, density, etc.) are determined and three different dewatering circuit designs considered. In the first design, only a pressure filter was considered for each stream separately, and in the second design, all streams were combined, and then particles coarser than 1 mm were removed using the screen and dewatered by a pressure filter. In addition, in the third design, all streams are combined and particles coarser than 250 microns are removed using hydrocyclone-screen. Particles smaller than 250 microns are dewatered using a pressure filter. The results showed that the required filtration area (m2) related to the dewatering circuits to reach 20% moisture of plants’ tailings are 1074, 926, and 912 m2, respectively. Finally, it is determined that because of the positive impact of coarse particles on the filtration performance and the operational problems related to the particles larger than 1 mm, all streams must be combined and dewatered using a pressure filter.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».