Influence of ion concentration in water on the flotation response of pyrrhotite superstructures
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the intrinsic relationship between surface charge, redox properties, and collector interaction on determining the flotation performance of hexagonal and monoclinic pyrrhotite under deteriorating water conditions. Microflotation, UV-Vis spectrophotometry, zeta potential, and rest potential measurements were used under five different water chemistries with different ionic strengths at three different pH values (7, 9, and 11). The results indicated that although collector uptake is a function of ionic strength, flotation performance is controlled by the character of the surface species formed, which are a function of electrochemical conditions themselves. Zeta potential analysis indicated progressive double-layer compression at higher ionic strengths, particularly at alkaline pH, which contributed to enhanced collector adsorption but not necessarily improved flotation performance. Rest potential analysis indicated a transition from hydrophobic dixanthogen to surface-bound metal xanthate species as the condition became oxidative or chemically more complicated. These surface changes were amplified for monoclinic pyrrhotite, which consistently exhibited higher susceptibility to oxidation and electrochemical instability compared with hexagonal pyrrhotite. The correlation of the results indicated that flotation success is not only a function of collector uptake, but also of surface charge and redox potential compatibility to allow for the forming of stable hydrophobic layers. This study illustrates the need of including water as an additional factor in knowledge of flotation response of pyrrhotite, enabling most effective rejection in processing streams.
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.
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 | 0,000 | 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 ».