CONCENTRAÇÃO DOS FINOS DE MINÉRIO DE FERRO DE SERRA AZUL
Bibliographic record
Abstract
PDF | Os objetivos desse trabalho foram avaliar a concentração da fração <1,68mm de minério de ferro estocado na região de Serra Azul e otimizar o atual circuito de concentração, aumentando sua capacidade de produção. As amostras foram caracterizadas e processadas em três circuitos. O primeiro circuito testado foi a concentração magnética de alta intensidade de toda a fração <1,68mm, tal qual a operação atual. O segundo circuito foi a concentração da fração <1,68mm >0,15mm em WDRE + WHIMS, separada da fração <0,15mm, concentrada em WHIMS. O terceiro circuito consistiu de concentração da fração <1,68mm >0,15mm em espirais WW6 + WHIMS, sendo utilizado WHIMS para a fração <0,15 mm. Mostrou-se possível a obtenção de concentrado de alta qualidade tanto por concentração magnética, quanto por concentração gravítica com elevada recuperação metálica. Com a concentração gravítica foi obtido um aumento na capacidade do circuito de 40% e ganho de até 16% em recuperação metálica sem perda na qualidade dos produtos.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".