Predictive Modelling Of Pilot Spiral Continuous Circuit Using Rougher Batch Spiral Data and Laboratory Shaking Table Data as Input
Notice bibliographique
Résumé
The mineral processing industry has been using shaking tables as a benchmark to assess if certain ores will be amenable for processing on spiral concentrators for decades.The results obtained from a single shaking table cannot be replicated by a single spiral.A continuous closed circuit spiral flowsheet is required to replicate the results from laboratory shaking table data.To determine the spiral circuit, there was a need to develop a predictive model that can predict achievable closed-circuit spirals grades and recoveries based on batch (rougher) spiral data and laboratory-scale shaking table data.Experimental data from spirals was used to model the separation behaviour of iron ores using Rao's stochastic model that describes grade, size, and density to the probability of particles reporting to either the concentrate, middlings, or tailings.Product particle size was not taken into consideration since its effect on bulk products is minimal compared to density at a finer size distribution.A modified version of Rao's stochastic model using density as a single attribute was used to fit experimental data to generate model parameters for five spiral stages, rougher, cleaner, scavenger, recleaner, and re-recleaner to determine the mass balances to predict the grade of the concentrate at various stages.The aim of the model is to predict a spiral flowsheet that matches the density or grade distribution produced from shaking table data as the ideal upgrade potential.It was observed that the proposed model successfully fits the experimental data from each spiral stage.The goal is to relate the models from each stage and predict the density distribution or the partition curve produced by the shaking table.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».