XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System浮选
使用
几项研究探索了使用各种机器学习算法来预测铁矿石中杂质的使用。 Harsha和Prasad（2021）研究了使用深度学习技术来预测铁矿石泡沫中二氧化硅浓度的百分比，表现出显着的预测能力[1]。Zhang等。 （2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。 Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。Zhang等。（2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。
需要预先认证的服务（新泽西州）
出租 • 负压伤口治疗 • 神经肌肉刺激器 • 电动车辆 (POV) • 减压支撑面，包括： – 空气流化床 – 非电动高级减压床垫 – 电动空气浮选床（低气损疗法） – 电动减压床垫 • 推边激活动力辅助装置 • 所有 DME 物品的维修或更换，以及
用生成AI技术解锁潜力
预测模型生成：使用训练数据的Gen-AI模型可用于生成可以预测潜在设备故障，矿物处理参数，预测产量的预测模型。这可用于进一步优化维护时间表，调整参数（温度，压力等）和资源分配。这些操作的一些示例可以是钻孔和爆炸优化，矿石处理，浮选浸出操作和材料处理。
巴西：一个令人兴奋且被低估的新兴硬岩锂省
pegmatites似乎是富裕的，并且似乎使用简单的密集介质分离技术（例如重型液体分离（HLS））实现了相当合理的回收率，这些技术需要比大多数澳大利亚和加拿大项目所看到的要少的磨损尺寸要小得多。这使转换器的浓度更具吸引力，并且还降低了资本支出/运营成本（由于不需要打磨/浮选电路）。它还使处理更简单，更易于优化。•这是一个强大的采矿区
SIMSA 的 SIMSA 年度回顾 - Steve Halabura
几十年来，化肥生产商一直依赖 Derrick 的精细筛分技术。从饱和盐水溶液中的湿筛分到高温干筛分，Derrick 筛分机用于钾肥、磷酸盐和硝酸盐加工厂。应用范围从 4.5 毫米以上到 45 微米，高效尺寸分离有利于湿法分级、再研磨回路、浮选和脱泥回路。有多种坚固的机器设计可供选择，可应对最恶劣的环境，Derrick 的技术使以前认为不可能的实际应用成为可能！
开发Aurubis的水态铝锂离子电池...
Aurubis开发的过程集中在锂优先的浸出上，从而将大多数锂作为硫酸盐溶液回收，可以纯化或转化为碳酸锂等中间体。随后，靶向镍和钴的浸出过程相对简单，随后清除杂质。从这种浸出溶液中，钴，锰和镍分离并作为可销售中间体回收。富含石墨的浸出残留物已用于浮选流量表开发，该浓缩物最近已经提出了锁定循环测试的碳等级> 92％的碳等级。
钾肥 – 史蒂夫·哈拉布拉 (Steve Halabura) 的年度回顾 - SIMSA
几十年来，化肥生产商一直依赖 Derrick 的精细筛分技术。从饱和盐水溶液中的湿筛分到高温干筛分，Derrick 筛分机用于钾肥、磷酸盐和硝酸盐加工厂。应用范围从 4.5 毫米以上到 45 微米，高效尺寸分离有利于湿法分级、再研磨回路、浮选和脱泥回路。有多种坚固的机器设计可供选择，可应对最恶劣的环境，Derrick 的技术使以前认为不可能的实际应用成为可能！
直接锂提取（DLE）方法及其在锂离子电池回收中的潜力
锂（Li）次要来源的供应（例如电池）将在减轻初级生产（盐水和矿物质）的需求方面发挥关键作用。要实现欧盟施加的电动汽车（EV）LIBINT电池（EV）LIBS LIBS（LIBS）的雄心勃勃的回收目标，必须以加速的速度开发创新的回收过程。已经开发了直接锂提取（DLE）方法来从盐水中产生LI。在此，我们评估了各种DLE技术的应用，从回收电动汽车流中提取LI。已经映射了几种DLE方法的技术方面和合适的初始溶质浓度范围，即绘制了溶剂提取，离子交换树脂，吸附剂，膜和电化学离子泵送。之后，通过估计LI回收率和损失，通过干燥和湿碎碎屑的不同组合选择了EV LIB回收过程的最佳预处理途径，然后是阳极分离的泡沫浮选。焦化整个细胞/模块，然后发现干燥和浮选是最理想的过程，可以最大程度地减少在预处理期间LI损失。此外，为下游水膜铝过程的浓度，组成和流量的估计估计是为了识别可以使用DLE的含Li的流，并且适当的技术已经被高照明。DLE的掺入有可能在回收过程中最大程度地减少LI损失。然而，可能需要各种DLE方法以不同的步骤恢复LI，并具有纳米滤过和反渗透，选择性离子 - 交换树脂和溶剂提取是最有希望的选择。