Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Regresyjny model procesu klasyfikacji ziaren skrajnie drobnych

Tytuł:
Regresyjny model procesu klasyfikacji ziaren skrajnie drobnych
Regressive model of ultrafine particles classification process
Autorzy:
Tajchman, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/349928.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
klasyfikacja przepływowa
fizykochemiczne parametry
analiza regresji
flowing classification
physicochemical parameters
regression analysis
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2009, 33, 4; 299-308
1732-6702
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Po przeprowadzeniu oceny podstawowych wskaźników oceny procesu wywodzących się głównie z krzywej Trompa wybrano do dalszych badań te, które wydają się najbardziej odpowiednie do oceny przebiegu procesu. Do badań wybrano trzy materiały modelowe o składzie ziarnowym do 60 mikrometrów tj.: szkło kwarcowe, piasek kwarcowy, baryt, a także trzy zmienne parametry prowadzenia procesu klasyfikacji przepływowej: temperatura, koncentracja objętościowa zawiesiny, stężenie jonów wodorowych środowiska prowadzenia procesu. Opis stanu rozpoznania elementarnych zjawisk składających się na proces klasyfikacji jednoznacznie określa również stan budowy modeli tego procesu. Ich ogólną cechą jest podejście deterministyczne połączone z wprowadzeniem bardzo znacznych uproszczeń. Spowodowane to jest w głównej mierze brakiem możliwości pomiaru w trakcie prowadzenia procesu szeregu zjawisk elementarnych. Wprowadzone do wzorów stałe współczynniki i poprawki mają z reguły wartości wyznaczane doświadczalnie, które nie pozwalają jednak na jednoznaczną interpretację wszystkich zjawisk zachodzących w trakcie procesu klasyfikacji, Nie wyczerpuje to złożoności problemu, gdyż w opisie procesu należy uwzględnić oddziaływania o charakterze losowym. Losowość procesu powoduje bowiem znaczne trudności w określaniu związków pomiędzy poszczególnymi zjawiskami elementarnymi, a także w precyzyjnej identyfikacji pełnego zespołu czynników wpływających na przebieg i wyniki procesu.

The paper presents the issues relied to the description and the basic technological factors of flowing classification process, which main medium were suspensions of chosen model materials ultra fine particles. After conduction of basic process factors evaluation, which originated mainly from the Tromp curve, the ones seemed to be the most appropriate to evaluate the process were chosen for the further research. Three model materials were selected: quartz glass; quartzite; barite. Furthermore, three changeable parameters of flowing classification process conduction were chosen, which were: temperature; volumetric concentration of the suspension; concentration of hydrogen ions of process conduction environment. The results of chosen process parameters significant influence on elementary phenomena occurring during particles (of sized up to 60 mim) separation process were presented, as well the results of viscosity and suspension stability. The described state of elementary phenomena recognition being the part of classification process determines unequivocally the state of models construction of this process. Their general feature is deterministic approach joined with introduction of significant simplifications. This is caused mainly by lack of many elementary phenomena measuring possibilities during the process conduction. The constant coefficients introduced to the equation, which, however, do not allow the unequivocal interpretation of all of the phenomena occurring during the classification process. This do not solve the complexity of the problem because the random interactions should be considered in process description. The randomness of the process causes many difficulties in determination of correlations between individual elementary phenomena and also in precise identification of full group of factors influencing on course and results of the process. Only in recent years, the random interactions are introduced in various range to existed deterministic process models.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies