Factors driving entrainment in flotation systems and implications for bank management
Notice bibliographique
Résumé
Entrainment is a non–selective form of flotation recovery which degrades the selectivity of the flotation process. Previous studies have found that a balanced recovery profile (i.e., each cell in a bank having equal recovery) yields the highest separation efficiency between two floatable minerals. Analysis of the empirical JKMRC water overflow rate model suggests that a balanced mass pull profile (i.e., equal mass distribution to each cell in bank) would minimise entrainment over a bank of flotation cells, whenever the value of b is greater than one. Simulations conducted in JKSimFloat comparing varying recovery and mass pull profiles support a balanced mass pull profile to maximise the separation efficiency between a floatable mineral and entrained gangue, and a balanced recovery profile to maximise the separation efficiency between two floatable minerals. Values of b > 1 were found for overflow rate data collected in several flotation systems. However, there was no phenomenological reasoning for this assumption. Based on data collected in industrial cells, the value of b was predicted in terms of the froth gas hold–up and the fraction of unburst bubbles that overflow a flotation cell. The value of gas hold–up in flotation froths is typically greater than 50 %, whereas α is typically less than 50 %. This finding lends support to the assumption that b is always greater than 1. It is recommended that this model be tested on other systems to examine its validity.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».