Study on the analysis of flow field and enhancing the fine coal flotation by the impingement flow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The hydrophobicity and floatability of fine coal slime are severely diminished by surface coatings of gangue minerals, complicating coal–gangue separation in slurry systems. Traditional pulping methods struggle to efficiently remove fine mud from coal particles, reducing recovery efficiency. To address this, a self‐designed impact flow slurry conditioning device was developed to enhance reagent adsorption on coal surfaces. Combining computational fluid dynamics (CFD) simulations, reagent adsorption rate analysis, and contact angle measurements, this study optimized slurry impact velocity to evaluate flow field dynamics and conditioning mechanisms. Flotation experiments revealed that strain rate increased with impact velocity, peaking at 774 s −1 (5 m/s), while the minimum vortex scale reached 1.04 μm at 4 m/s. At 4 m/s, the collector adsorption rate and coal contact angle were maximized, achieving a combustible recovery rate of 98.18%, indicating optimal flotation performance. The impact flow method effectively strips surface gangue coatings, enhances coal‐gangue separation, and improves coal hydrophobicity and floatability. The device integrates a disturbing cone and plate to generate localized turbulence and shear fields, significantly boosting reagent adsorption efficiency and overcoming structural limitations of traditional stirring equipment. These innovations provide critical insights into shear‐driven adsorption mechanisms and advance coal slurry flotation technology, offering a scalable solution for industrial applications. This research establishes a foundation for developing efficient, high‐performance coal processing systems.
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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 ».