A new approach to analyzing the type of moisture inside the filter cake of hematite concentrate
Notice bibliographique
Résumé
Filters are widely used for dewatering in the mining industry. In general, different parameters affect vacuum filtration, such as solid percentage, vacuum level, particle size distribution, filter cloth, and chemical additives. These parameters can influence filtration properties such as cake moisture, throughput, and filter cloth lifetime. Moisture and throughput usually are used to determine the quality of filtration. In this study, new variables were used to express the filtration and characteristics of filter cake at a microscopic scale. The quality of the filter cake can be precociously analyzed using the void fraction and density of the filter cake. The present study aimed to propose some new variables to properly analyze the filtration process, improve the filtration rate, and decrease the cake moisture of Gol-E Gohar iron ore concentrate. In this regard, a series of filtration experiments were implemented using laboratory-scale bottom top-feed vacuum filters. The results showed that an increase in the solid percentage decreased the void fraction from 0.45 to 0.40 and increased cake density from 0.30 to 0.33 gr.cm-3, respectively. Increasing the particle size increased the void fraction from 0.415 to 0.43. Furthermore, the type of structural or capillary moisture of the filter cake could be determined using a void fraction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».