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Enregistrement W7039865863

Mineral processing : foundations of theory and practice of minerallurgy

2007· other· en· W7039865863 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePrace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu · 2007
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Diversity and Evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMuscoviteMineralSilicate mineralsSilicateClay mineralsBiotiteMagmaQuartzHydrothermal circulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Part I. Introduction to mineral processingMagmatic deposits are connected with magmatic rocks.The deposits of copper and nickel sulfides, native platinum, chromite, titanomagnetite, apatite and corundum are usually of this type.Magmatic rocks are used as building materials.Scarn (metamorphic) deposits formed at the contact of magma and surrounding rock are a result of magma penetration.The scarn deposits may contain iron, copper, wolfram, zinc, lead, graphite, apatite, asbestos, and boron.Pneumatolitic and hydrothermal deposits are also connected with magmatic processes of rock formation.This processes are the source of tin ores, wolfram, molybdenum, copper, gold, silver, zinc, lead, nickel, cobalt, bismuth, arsenic, antimony, mercury, iron, manganese, magnesium ores and barite, fluorite, topaz, and quartz deposits.Sedimentary deposits are formed due to sedimentation processes.Deposits of coal, sandstones, silts, gravels, crude oil, natural gas, limestone, dolomites, marls, iron ores, manganese, bauxite, phosphates belong to this category.Sedimentary deposits are a source of copper, zinc, lead, uranium ores and pyrite, sulfur, clay, and rock salt deposits.Weathering deposits constitute a separate group.They are formed as a result of deposit disintegration by atmospheric factors.Typical weathering deposits are platinum, gold, zirconium, scheelite, silicate, nickel, iron, manganese ores, and nickel hydroxides, and kaolinite deposits.A deposit, after the approval by geologists as to its size and content, becomes a documented deposit, and after initiation of exploitation it becomes mined material.Mined materials can be classified into industrial rocks and minerals, ores, and energy raw materials.Industrial minerals include for instance: fluorite, barite, rock salt, kaolin while industrial rocks include granite, basalt, and limestone.Typical ores are copper, lead, tin, iron, and nickel ores, while energy raw materials are crude oil, natural gas, brown coal, hard coal and peat.Useful minerals are the subject of interest of mining and mineral processing.The are open pit and underground mines.In the latter ones mines useful minerals are mined down to about 1000 meters.If the temperature at that depth is not too high, i.e. the so-called geothermal degree is near the typical value of 3 o C per 100 meters of depth, exploitation is possible at a considerable depth.There are known examples of exploitation down to 3000 meters under the ground surface, like Oragun gold mine in India operating at the depth of 2835 m.The run-of-mine material requires processing in order to make it a marketable product and therefore it is directed for mineral processing.Mineral processing treatments are based on separation processes.Sometimes it is simple separation process which depends on, for example, removing moisture or classification according to grain size.Usually transformation of a mined material into a marketable product requires many separation processes.For example, copper ore has to be ground, screened, subjected to hydraulic classification, flotation, filtration and drying before a final product * value of parameter when the process is non-selective ** equivalent to the Hancock index

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,014
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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