Spectrochemical analysis of molten copper-nickel-iron matte at 1100 °C using laser-induced breakdown spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The first step in the pyrometallurgical process for extracting copper and nickel from ores consists in melting the ore and skimming the silicates and other oxides that float on the surface. The denser mixture of molten metals and sulfur found at the bottom is called matte. Our industrial partners want to know the concentration of copper, nickel and cobalt in the matte, in real time and in situ in the furnace or immediately at the exit of the furnace when it is tapped. Knowing these concentrations would allow increasing production efficiency in the following processing step, whereby iron and sulfur are oxidized inside a second furnace called the converter. We are developing a laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) sensor to measure online the concentrations of copper, nickel, cobalt, iron and sulfur in the molten matte. The measurement is made through a tube in which an inert gas flows. This allows measuring below the surface slag and impurities. Alternately, we are also investigating direct measurements onto the surface which could be advantageous when the molten matte is flowing in a channel. The advantages of LIBS technology are speed, lower operation costs than the current sampling technique, and improved safety because LIBS does not require manual sampling of molten metals. Preparatory measurements taken in the laboratory at temperatures of approximately 1100 °C will be presented. From an analytical point of view, one difficulty is that there is no major element that can be used to normalize line intensities.
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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) | 0,002 | 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 ».