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Enregistrement W7162037212 · doi:10.82308/28533

Investigation of critical coalescence concentration in flotation machines

2022· dissertation· en· W7162037212 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey Opoku

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleCoalescence (physics)Froth flotationReagentMineral processingSauter mean diameterVolumetric flow rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flotation is a widely used mineral separation technique that relies on several components functioning at the optimum conditions in order to achieve a well-tuned integrated system. The recovery of mineral particles is mainly attributed to the bubbles generated and by rule the smaller the bubbles the more surface area available for the transport of mineral particles to the froth zone. The use of surfactants such as frothers aid in the preservation of small bubbles that are generated in a flotation machine. This function is accredited to their coalescence prevention characteristics based on their chemical and structural compositions. Additionally, research shows that some collectors also possess this coalescence prevention and foaming capabilities. Several methods have been introduced to characterize and measure this frother function and one such method is the critical coalescence concentration (CCC). It is determined from the plot of Sauter mean bubble diameter (D32) and reagent addition (concentration). It has been demonstrated that operational parameters influence the CCC but there is less data to show the effect, different flotation machines have on CCC.In this study, a test program was designed to compare CCC values between same type flotation machines in two-phase (water-air). Two Denver cell stations were used to measure bubble size using the photographic technique developed at McGill. The stations were designed to control gas flow rate and included the McGill bubble viewer for bubble size measurements. The reagents used for this study were analytical grade glycol (PPG 425), alcohol (MIBC) and thionocarbamate collector (Flottec 1234). Bubble size measurement was repeated a minimum of 3 times for each of the reagent concentrations (0, 1, 2, 5, 10, 20, 40) at superficial gas velocity of 0.5cm/s and 1.5 cm/s and the margin of error was less than 13% for a 95% confidence level. The results demonstrated that CCC values were similar for frothers for the same-type flotation machines.To validate the work done in two-phase, a design of experiment was also conducted to investigate the effects of solids on bubble size. The ore of choice for this experimental design was a copper sulphide one. The response of the experiment was bubble size (D32), the three independent variables were solid percent (S) measured in %, reagent concentration (C) measured in ppm, superficial gas velocity (Jg) measured in cm/s and their five corresponding levels (±β, ±1, 0). The results indicated that the presence of solids did not significantly influence bubble size

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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