TECHNOLOGICAL MINERALOGY OF IRON ORE RIEBECKITE METASOMATITES OF KRYVYI RIH BASIN
Bibliographic record
Abstract
Україна ТЕХНОЛОГІЧНА МІНЕРАЛОГІЯ ЗАЛІЗОРУДНИХ РИБЕКІТОВИХ МЕТАСОМАТИТІВ КРИВОРІЗЬКОГО БАСЕЙНУ (Рекомендовано членом редакційної колегії д-ром геол.наук, доц.С.Є.Шнюковим) Рибекітові метасоматити належать до поширених різновидів бідних магнетитових руд Первомайського, Ганнівського, Петрівського, Артемівського та деяких інших родовищ Криворізького басейну.Рибекітизація магнетитових кварцитів супроводжувалась зміною розміру та форми кристалів, агрегатів магнетиту й нерудних мінералів, характеру їх контактів, кількісних співвідношень рудоутворювальних і другорядних мінералів.Таким чином, метасоматоз спричинив зміни мінералогічних показників руд, які визначальним чином впливають на їх збагачуваність.Основний показник інтенсивності метасоматозу -середній вміст Na 2 O в складі первинних магнетитових кварцитів -близький до 0; в зонах слабких метасоматичних змін, представлених рибекітизованими магнетитовими кварцитами, його значення зростає до 0,58 мас.%; в зонах помірних метасоматичних змін (рибекіт-магнетитові кварцити) -до 1,49 мас.%; в зонах найбільш інтенсивних метасоматичних перетворень, складених магнетит-рибекітовими метасоматитами (рибекітитами), -до 2,34 мас.%.Підвищення інтенсивності метасоматозу спричинило помітне зростання загального вмісту заліза в магнетит-рибекітових метасоматитах порівняно з вихідними магнетитовими кварцитами у зв'язку з частковим винесенням кремнезему лужними розчинами.Вміст заліза, яке входить до складу магнетиту, у цьому ж напрямку закономірно зменшується через часткове заміщення магнетиту рибекітом.Головний технологічний параметр, за яким визначається ефективність збагачення руд, -загальний вміст заліза у складі концентрату, який виробляється.Від незмінених магнетитових кварцитів до рибекітитів значення цього показника поступово і закономірно зростає.Причина полягає в тому, що підвищення активності рибекітизації сприяло наближенню форми індивідів магнетиту до кристалографічно досконалих.Наслідком цього є поліпшення розкриття кристалів і агрегатів магнетиту при подрібненні руд, зменшення залучення нерудних мінералів до концентрату в складі зростків.Негатив рибекітизації -погіршення трьох інших технологічних показників бідних магнетитових руд: виходу концентрату, вилучення заліза до його складу та вмісту заліза у складі відходів збагачення (хвостів).Зниження виходу концентрату пов'язане із зменшенням вмісту в складі руд магнетиту через його часткове заміщення рибекітом.Цим же зумовлене зниження показника вилучення заліза до концентрату: до його складу надходить залізо магнетиту, залізо ж у складі рибекіту видаляється до відходів збагачення.Останнє пояснює значне зростання (від 8,04 до 20,79 мас.%) загального вмісту заліза у складі хвостів.Таким чином, рибекітизація магнетитових кварцитів у мінералого-технологічному відношенні характеризується контраверсійністю.З одного боку, вона супроводжувалась зростанням якості концентрату, з другого -зменшенням виходу концентрату та вилучення заліза до
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".