Influence of HPGR operating parameters on the edge and centre product – an industrial trial
Notice bibliographique
Résumé
High pressure grinding rolls has been widely used in mineral industries as energy-efficient equipment. During the working life of an HPGR mill, the rolls’ surface wears out, and a concave wear profile (maximum wear in the middle) occurs on the rolls. As a result, a difference between HPGR discharge particle size from the middle and edges is also expected that has yet to be quantified. On the other hand, many operational variables affect the HPGR performance; however, there is an interaction between the operational variables and worn rolls. This work studied the effect of operational variables such as hydraulic pressure, rolls’ rotation speed, level of material in the hopper, and operational gap on the HPGR performance on an industrial scale. In addition, the particle size of HPGR discharge from the middle and edges of the rolls is also investigated. Results indicated that HPGR discharge from the middle of the rolls is always finer than discharge from the edges, while the difference between the discharge size from the middle and edges depended on the other variables. Furthermore, it was concluded that deeper material levels in the hopper and lower rotation speed of the rolls resulted in a finer HPGR discharge. This finding is crucial in optimising the HPGR performance and modifying the design of HPGRs to regulate the distribution of material on the rolls.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».