3D geometallurgical characterization of coal mine waste rock piles for their reprocessing purpose
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Jerada coal mining generates extensive coal mine waste rock (CMWR) piles rich in valuable minerals, posing environmental challenges and economic opportunities. This study examines reprocessing feasibility through 3D geometallurgical characterization. Sampling used down the hole hammer drilling technique (DTH) and drone surveys for topographical precision. Over 620 samples from (T01, T02, T08) underwent comprehensive analyses including particle size distribution, x-ray fluorescence (XRF), total sulfur/carbon analysis (S/C), and inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) for physical–chemical characterization. Mineralogical aspects were explored via optical microscopy (OM), X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), electron probe microanalysis (EPMA), and laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS). Quantitative mineral evaluation by scanning electron microscope (QEMSCAN) provided mineral insights. Chemical data was used in a 3D block model to quantify residual coal. Results for the three examined CMWR piles (T01, T02, and T08) showed varying D80 from 160 to 300 µm, notable carbon content averaged 12.5 wt% (T01), 16 wt% (T02), and 8.5 wt% (T08). Sulfur presence exceeded 1 wt% in T08, and potential environmental concerns due to iron sulfides. Anthracite liberation was below 30 wt%. 3D modeling estimated a total volume of 7 Mm3, mainly from T08, equaling 11.2 Mt. With its high carbon content and substantial tonnages, re-exploitation or alternative applications could minimize these CMWR piles environmental impact.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».