Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Niedoba, T." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 23
Tytuł:
Statistical analysis of the relationship between particle size and particle density of raw coal
Autorzy:
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/951860.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
approximation
coal
multidimensional analysis
statistical tests
particle size
density
Opis:
The paper presents a multidimensional analysis of mineral processing feeds consisting of different amounts of different size and density fractions. The considered feed was coal which was screened into size fractions which were subsequently separated into density fractions and their weights determined. The feed material was characterized with commonly used size and density frequency and cumulative distribution plots and next approximated with the Weibull (size) and logistic (density) mathe-matical functions. Having the contribution of each particle size and density fraction in the feed a two–dimensional analysis of the feed size/density properties was performed using two methods. The first one is based on the best chosen cumulative frequency function for two random variables and the second uses the so–called Morgenstern family functions. In the paper the undependability of the particles size and density was investigated using statistical approach based on the so–called Χ2 test, and the correlation between these parameters using the so–called F–Snedecor statistical test. In both cases it was found that particles size and density of the investigated coal particles were dependent what means that with growth of particle size its density grew too and there was correlation between them regardless of significance level assumed for the analysis.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2013, 49, 1; 175-188
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-parameter data visualization by means of principal component analysis (PCA) in qualitative evaluation of various coal types
Autorzy:
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/109595.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
principal component analysis
PCA
multi-parameter data visualization
coal
identification of data
covariance matrix
pattern recognition
Opis:
Multi-parameter data visualization methods are a modern tool allowing to classify some analyzed objects. When it comes to grained materials, e.g. coal, many characteristics have an influence on the material quality. Besides the most obvious features like particle size, particle density or ash contents, coal has many other qualities which show significant differences between the studied types of material. The paper presents the possibility of applying visualization techniques for coal type identification and determination of significant differences between various types of coal. The Principal Component Analysis was applied to achieve this purpose. Three types of coal 31, 34.2 and 35 (according to Polish classification of coal types) were investigated, which were initially screened on sieves and subsequently divided into density fractions. Next, each size-density fraction was analyzed chemically to obtain other characteristics. It was pointed out that the applied methodology allowed to identify certain coal types efficiently, which makes it useful as a qualitative criterion for grained materials. However, it was impossible to provide such identification based on contrastive comparisons of all three types of coal. The presented methodology is a new way of analyzing data concerning widely understood mineral processing.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2014, 50, 2; 575-589
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of relevance maps in multidimensional classification of coal types
Zastosowanie map odniesienia w wielowymiarowej klasyfikacji typów węgla
Autorzy:
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220101.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
relevance maps
multidimensional data visualization
coal
identification of data
pattern recognition
mapy odniesienia
wizualizacja wielowymiarowych danych
identyfikacja danych
rozpoznawanie kształtów
Opis:
Multidimensional data visualization methods are a modern tool allowing to classify some analyzed objects. In the case of grained materials e.g. coal, many characteristics have an influence on the material quality. In case of coal, apart from most obvious features like particle size, particle density or ash contents there are many others which cause significant differences between considered types of material. The paper presents the possibility of applying visualization techniques for coal type identification and determination of significant differences between various types of coal. Author decided to apply relevance maps to achieve this purpose. Three types of coal – 31, 34.2 and 35 (according to Polish classification of coal types) were investigated, which were initially screened on sieves and then divided into density fractions. Then, each size-density fraction was chemically analyzed to obtain other characteristics. It was stated that the applied methodology allows to identify certain coal types efficiently and can be used as a qualitative criterion for grained materials. However, it was impossible to achieve such identification comparing all three types of coal together. The presented methodology is new way of analyzing data concerning Widery understood mineral processing.
Surowce mineralne, które podlegają wzbogacaniu w celu ich lepszego wykorzystania mogą być (charakteryzują się) charakteryzowane wieloma wskaźnikami opisującymi ich, interesujące przeróbkarza, cechy. Podstawowymi cechami są wielkość ziaren oraz ich gęstość, które decydują o przebiegu rozdziału zbiorów ziaren (nadaw) i efektach takiego rozdziału. Rozdział prowadzi się z reguły, w celu uzyskania produktów o zróżnicowanych wartościach średnich wybranej cechy, która zwykle charakteryzowana jest zawartością określonego składnika surowca wyznaczoną na drodze analiz chemicznych. Takie podejście do surowca mineralnego prowadzi do potraktowania go jako wielowymiarowego wektora X = [X1,..., Xn]. Zasadniczym problemem jest także wybór jednostki populacji generalnej (ziarno, jednostka objętości lub masy), co może decydować o kierunkach charakteryzowania wielowymiarowych powiązań cech wektora X. Takimi kierunkami charakteryzowania mogą być: – wielowymiarowe rozkłady wektora losowego X wraz ze wszystkimi konsekwencjami metody (Lyman, 1993; Niedoba, 2009; 2011; Olejnik et al., 2010; Niedoba i Surowiak, 2012); – wielowymiarowe równania regresji wraz z analizą macierzy współczynników korelacji liniowej oraz korelacji cząstkowej (Niedoba, 2013b); – analiza czynnikowa (Tumidajski, 1997; Tumidajski and Saramak, 2009); – metody wielowymiarowej wizualizacji danych. W artykule zastosowano nowoczesną metodę wizualizacji wielowymiarowych danych – metodę tzw. map odniesienia (z ang. relevance maps). Aby zastosować ww. metodę przeprowadzono doświadczenia na trzech typach węgla, pobranych z trzech kopalni węgla kamiennego, zlokalizowanych w Górnośląskim Okręgu Przemysłowym. Były to węgle typu 31, 34.2 i 35, według polskiej klasyfikacji węgli. Każdą z pobranych prób poddano rozdziałowi na klasy ziarnowe a następnie każdą z klas ziarnowych rozdzielono na frakcje densymetryczne za pomocą rozdziału w roztworze chlorku cynku. Tak otrzymane klaso-frakcje przebadano chemiczne ze względu na wybrane parametry jakościowe węgla. Były to takie cechy jak: ciepło spalania, zawartość popiołu, zawartość siarki, zawartość substancji lotnych oraz miąższość materiału. Otrzymano w ten sposób zestaw siedmiu danych dla każdej klasy ziarnowej i każdego typu węgla. Stanowił on swoisty siedmiowymiarowy zbiór, który postanowiono zobrazować za pomocą techniki wizualizacji bazującej na tzw. mapach odniesienia. W metodzie map odniesienia na płaszczyźnie służącej do wizualizacji danych zostają rozmieszczone specjalne punkty zwane punktami odniesienia, reprezentujące poszczególne cechy. Do każdej cechy (współrzędnej) zostaje przyporządkowany punkt odniesienia reprezentujący tą cechę. Czyli przy danych 7-wymiarowych umieszczamy na płaszczyźnie 7 takich punktów odniesienia reprezentujących poszczególne współrzędne. Rozkład punktów reprezentujących przedstawiane wielowymiarowe dane odzwierciedla relacje pomiędzy tymi danymi a cechami. Im bardziej i-ta cecha występuje w danym obiekcie (czyli i-ta współrzędna ma większą wartość), tym bliżej powinien leżeć punkt reprezentujący dany obiekt względem punktu odniesienia reprezentującego i-tą cechę (współrzędną). W ten sposób każdy punkt odniesienia reprezentujący daną cechę, dzieli płaszczyznę na obszary bardziej oraz mniej zależne od cechy nr i (mniej oraz bardziej odległe od punktu odniesienia reprezentującego i-tą cechę). Dokładny opis algorytmu przedstawiono w podrozdziale 3 artykułu. Za pomocą omawianej metody dokonano wizualizacji danych dotyczących przedstawionych typów węgla. Uzyskane rezultaty przedstawiono na rysunkach 1-9. Widoki te pokazują sposób, w jaki 7-wymiarowe dane zostają przekształcone przy pomocy mapy odniesienia do dwóch wymiarów. Algorytm wizualizacji przy użyciu mapy odniesienia działa tak by pomimo znacznej redukcji liczby wymiarów, w jak największym stopniu odległości pomiędzy punktem reprezentującym konkretny wektor danych a punktami odniesienia zależały od współrzędnych tego wektora danych. W ten sposób na ekranie 2-wymiarowym, możemy zobaczyć istotne cechy danych 7-wymiarowych. Na rysunkach 1-4 widać, w jaki sposób wzrasta grupowanie punktów reprezentujących trzy różne klasy węgla (31, 34.2 oraz 35) wraz ze wzrostem parametru ITER. Widać, że punkty będące obrazami danych reprezentujących te same klasy węgla zaczynają zajmować osobne podobszary oraz zaczynają się grupować. Jednak w niektórych częściach przestrzeni obrazy punktów reprezentujących różne klasy węgla zachodzą na siebie. Przez to nie możemy na podstawie tych rysunków stwierdzić, że analizowane dane pozwalają na prawidłową klasyfikację typów węgla. W celu uzyskania bardziej czytelnych wyników postanowiono przedstawić przy pomocy mapy odniesienia, te same dane w nieco inny sposób. Postanowiono przeanalizować dane reprezentujące różne typy węgla parami. Rysunek 5 przedstawia widok uzyskany dla danych reprezentujących typy węgla 34.2 oraz 35. Widać na nim czytelnie, że obrazy punktów reprezentujących próbki węgla typu 34.2 gromadzą się w skupiskach, które łatwo można odseparować od skupisk obrazów punktów reprezentujących próbki węgla 35. Podobne obserwacje dokonano na podstawie rysunków 6 i 7, gdzie przedstawiono parami, odpowiednio, węgle typu 31 i 34.2 oraz 31 i 35. Przeprowadzona wizualizacja wielowymiarowa przy użyciu map odniesienia pozwala więc stwierdzić, że informacje zawarte w analizowanych siedmiowymiarowych danych są wystarczające do prawidłowej klasyfikacji typów węgla 31, 34.2 oraz 35.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 1; 93-106
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Polymetallic concretions – long-range source of mineral raw materials
Konkrecje polimetaliczne – długoterminowe źródło surowców mineralnych
Autorzy:
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/318200.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
konkrecje polimetaliczne
głębiny oceanu
surowce mineralne
rzadkie pierwiastki
wydobycie kopalin
polymetallic concretions
ocean depths
mineral raw materials
trace elements
materials extraction
Opis:
In time when traditional resources of mineral raw materials are getting low in many locations on land, polymetallic concretions are interesting alternative for them. Ther are usually oval agglomerations of many elements, mainly containing iron and manganese. They can be found usually in oceanic depths on 3000-5000 m below sea level depth, mainly in Pacific Ocean basin. The paper presents the genesis of concretions, their main locations of occurring and conditions concerning their potential extraction. The potential benefits occurring from their exploitation were presented. Furthermore, the ways of their extraction with evaluation of the applicability of certain methods were discussed. The actual law situation connected with concretions exploitation with historical background was presented too. The possibilities of Poland in this range concerning extraction of concretions and its share in investigations were evaluated. Poland has the allotment in Clarion-Clipperton area which was presented in the paper with discussion over the research conducted by the organization called Interoceanmetal.
W czasie gdy tradycyjne źródła surowców mineralnych są w wielu miejscach na wyczerpaniu, konkrecje polimetaliczne stanowią dla nich ciekawą alternatywę. Są to zazwyczaj owalne skupiska wielu pierwiastków, głównie żelaza i manganu, które znaleźć można w głębinach oceanicznych na głębokości około 3000-5000 m p.p.m., głównie w basenie Oceanu Spokojnego. W artykule przedstawiono genezę powstania konkrecji, ich główne miejsca występowania oraz uwarunkowania dotyczące potencjalnego ich wydobycia. Przedstawiono korzyści jakie wyniknąć mogą z ich eksploatacji. Omówiono potencjalne sposoby ich wydobycia wraz z oceną stosowalności danych metod. Ponadto, przedstawiono aktualną sytuację prawną związaną z eksploatacją konkrecji wraz z jej rysem historycznym. Na tym tle oceniono możliwości Polski w kwestii wydobycia konkrecji oraz jej udział w badaniach dotyczących tego zagadnienia. Przedstawiono działkę przydzieloną Polsce w tym zakresie w basenie Clarion-Clipperton oraz badania prowadzone przez organizację Interoceanmetal.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2015, R. 16, nr 1, 1; 61-74
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Visualization of multidimensional data in purpose of qualitative classification of various types of coal
Wizualizacja wielowymiarowych danych w celu klasyfikacji jakościowej różnych typów węgla
Autorzy:
Niedoba, T.
Jamróz, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/218760.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
analiza wielowymiarowa
tunele obserwacyjne
osie równoległe
węgiel
przeróbka surowców mineralnych
energia z węgla
multidimensional analysis
observational tunnels
parallel coordinates
coal
mineral processing
coal energy
Opis:
Coal as energetic raw material features by many parameters determining its quality. In classification of coal types there are many of them with typical division of energetic, semi-coking and coking coal. The data concerning coal are usually treated as independent values while this kind of approach is not always right. Authors proposed new solutions in this aspect and performed the multidimensional analysis of three selected types of coal featuring by various properties which originated from three various hard coal mines located in Upper Silesia Region. The object of the research was so-called raw coal which was not processed before. For each type of coal the detailed statistical analysis of seven chosen properties of coal was performed. To perform adequate and complete statistical analysis it is necessary to analyze the chosen properties of coal together in multidimensional way. It was decided to apply new and modern visualizing methods of multidimensional data which were observational tunnels method and parallel coordinates method. The applied methods allowed to obtain visualization of seven-dimensional data describing coal. By means of these visualizations it was possible to observe the significant division of the features space between researched types of coal. These methods allowed to look at the investigated data from various perspectives and make possible to determine significant differences between researched materials. For the investigated coals such differences were determined clearly what proved that by means of these methods it is possible to successfully identify type of coal as well to analyze in details its individual properties and identify, for example, particle size fraction etc. The obtained results are innovative and are the basis for more detailed researches taking into consideration also other coal properties, including its structure and texture. This methodology can be also applied successfully for other types of raw materials, like ores.
Surowce mineralne, które podlegają wzbogacaniu w celu ich lepszego wykorzystania mogą być (charakteryzują się) charakteryzowane wieloma wskaźnikami opisującymi ich, interesujące przeróbkarza, cechy. Podstawowymi cechami są wielkość ziaren oraz ich gęstość, które decydują o przebiegu rozdziału zbiorów ziaren (nadaw) i efektach takiego rozdziału. Rozdział prowadzi się z reguły, w celu uzyskania produktów o zróżnicowanych wartościach średnich wybranej cechy, która zwykle charakteryzowana jest zawartością określonego składnika surowca wyznaczoną na drodze analiz chemicznych. Takie podejście do surowca mineralnego prowadzi do potraktowania go jako wielowymiarowego wektora X = [X1, …, Xn]. Zasadniczym problemem jest także wybór jednostki populacji generalnej (ziarno, jednostka objętości lub masy), co może decydować o kierunkach charakteryzowania wielowymiarowych powiązań cech wektora X. Takimi kierunkami charakteryzowania mogą być: - wielowymiarowe rozkłady wektora losowego X wraz ze wszystkimi konsekwencjami metody (Lyman, 1993; Niedoba, 2009; 2011; Olejnik et al., 2010; Niedoba & Surowiak, 2012); - wielowymiarowe równania regresji wraz z analizą macierzy współczynników korelacji liniowej oraz korelacji cząstkowej (Niedoba, 2013); - analiza czynnikowa (Tumidajski & Saramak, 2009); - inne metody, w tym wizualizacja metodą tuneli obserwacyjnych (Jamróz, 2001), osi równoległych oraz wizualizacja zależności pomiędzy wielowymiarowymi bryłami (Jamróz, 2009). Wielowymiarowe rozkłady wektora X traktowanego jako wektor losowy, mają już swoją bogatą literaturę i praktyczne ich zastosowanie i nie będą przedmiotem tej publikacji. Pozostałe metody są ze sobą w pewien sposób powiązane, co skrótowo zostało przedstawione w artykule. Macierze współczynników korelacji liniowej i współczynników korelacji cząstkowej są związane, z reguły, z istniejącymi modelami liniowymi zależności występujących między badanymi zmiennymi wektora X. Współczynniki korelacji liniowej są wyznaczane dla par zmiennych losowych całkowicie niezależnie od pozostałych zmiennych. Cząstkowe współczynniki korelacji liniowej wyznaczane są w oparciu o macierz współczynniki korelacji liniowej z uwzględnieniem roli pozostałych zmiennych w rozważanym równaniu regresji liniowej. W przypadku analizy trzech zmiennych losowych, z których jedna jest traktowana jako zmienna zależna a dwie pozostałe jako niezależne sprowadza się to do wyznaczania współczynników korelacji dla zrzutowanych punktów równolegle do płaszczyzny regresji na ściany układu współrzędnych. Pozwala to wyznaczyć hierarchię (siłę wpływu) zależności zmiennych w rozpatrywanym układzie. Na analizie macierzy współczynników korelacji liniowej oparta jest analiza czynnikowa, która pozwala pogrupować występujące zmienne w tzw. czynniki, które reprezentują połączone wpływy zmiennych na rezultaty rozpatrywanych procesów, czyli przeprowadzić pewną klasyfikację zmiennych. W klasyfikacji typów węgli wyróżnia się wiele typów, z umownym podziałem na węgle energetyczne i koksujące. Dane dotyczące węgla są traktowane zwykle jako niezależne wielkości, przy czym takie podejście nie zawsze jest właściwe. Autorzy zaproponowali nowe rozwiązania w tym zakresie i dokonali wielowymiarowej analizy trzech wybranych typów węgla o różnych właściwościach (węgle typu 31, 34.2 oraz 35), które pochodziły z trzech różnych kopalń zlokalizowanych w Górnośląskim Okręgu Przemysłowym. Obiektem badań w każdej z tych kopalń był tzw. węgiel surowy, nie poddawany procesom przeróbczym. Dla każdego z węgli dokonano szczegółowej analizy wybranych siedmiu cech, opisujących jego właściwości, których przykładowe wyniki zostały zaprezentowane w tabelach 1-3. Aby dokonać adekwatnej i dokładnej analizy statystycznej zebranych danych konieczna jest wielowymiarowa analiza wybranych cech węgla łącznie. Zdecydowano się na zastosowanie nowatorskich metod wizualizacji wielowymiarowych danych, którymi były metoda tuneli obserwacyjnych oraz metoda osi równoległych. Zasady i metodyka badań zostały przedstawione w podrozdziałach 2 i 3. Zastosowane metody umożliwiły uzyskanie wizualizacji siedmiowymiarowych danych opisujących węgiel. Za pomocą tych wizualizacji możliwe jest zaobserwowanie wyraźnego podziału przestrzeni cech pomiędzy badanymi typami węgla. Metody te umożliwiły spojrzenie na badane dane z różnych perspektyw, które pozwalają na stwierdzenie zasadniczych różnic badanych materiałów. Dla badanych węgli stwierdzono wyraźne takie różnice co świadczy o tym, że za pomocą proponowanych metod możliwa jest skuteczna identyfikacja typu węgla, jak również dokładniejsza analiza jego poszczególnych cech i identyfikacja np. klasy ziarnowej. Szczegółowe obrazy i ich interpretacja zostały przedstawione w rozdziale 3 i we wnioskach końcowych. Rysunki 3-5 obrazują różnice pomiędzy poszczególnymi typami węgla otrzymane metodą tuneli obserwacyjnych. Wyraźnie można rozgraniczyć próbki dotyczące poszczególnych węgli a tym samym możliwa jest identyfikacja typu węgla na podstawie wielowymiarowej analizy. Rysunki 6-7 pokazują zastosowanie innej metody wielowymiarowej, którą była metoda osi równoległych. Metoda ta okazała się być skuteczna do uzyskania informacji o konieczności przeskalowania poszczególnych cech, w celu uzyskania bardziejczytelnych rezultatów. Natomiast rysunek 10 pokazuje różnice otrzymane metodą tuneli obserwacyjnych pomiędzy charakterystykami konkretnych klas ziarnowych wybranego materiału, którym w tym przypadku był węgiel typu 31. Uzyskane wyniki i zastosowana metodyka są nowatorskie i stanowią bazę pod bardziej szczegółowe badania, biorące pod uwagę także inne charakterystyki węgli, w tym ich strukturę i teksturę. Za pomocą przedstawionych metod możliwe jest stwierdzenie, czy wybrane cechy są wystarczające do identyfikacji zarówno typu węgla, jak również klasy ziarnowej i innych jego cech. Metodyka ta może być również stosowana z powodzeniem dla innych typów surowców mineralnych, np. dla rud.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2013, 58, 4; 1317-1331
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Applications of ANOVA in mineral processing
Autorzy:
Niedoba, T.
Pięta, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88895.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Wydział Geoinżynierii, Górnictwa i Geologii. Instytut Górnictwa
Tematy:
mineral processing
copper-molybdenum sulphides flotation
hard coal properties
ANOVA
multidimensional analysis
Opis:
The paper presents a scheme of conducting ANOVA, which can be a statistical method using for the analysis of various complex phenomena in different fields of science. It is mainly focused on presentation of different areas of application at statistical model, especially in mineral engineering. Selected experiments in which ANOVA was used successfully to study the process of flotation and proper-ties of three types of coal are presented in this study. Mineral resources are characterized by different properties and the flotation process depends on many factors which must be carefully controlled to obtain an expected separation efficiency of the process under industrial conditions. These facts determine the complexity of mineral processing structure. This choice of ANOVA was dictated by the adjustment of methodology to the nature of the analyzed phenomena. Based on this analysis it can be stated that the analysis of variance is appropriate to consider problems associated with the mineral engineering. The examples described in the paper confirmed a high potential which ANOVA carries. However, it should be noted that the one-dimensional analysis of variance has some limitations.
Źródło:
Mining Science; 2016, 23; 43-54
2300-9586
2353-5423
Pojawia się w:
Mining Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of multidimensional data visualization by means of self-organizing Kohonen maps to evaluate classification possibilities of various coal types
Zastosowanie wizualizacji wielowymiarowych danych za pomocą sieci Kohonena do oceny możliwości klasyfikacji różnych typów węgla
Autorzy:
Jamróz, D.
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220033.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Kohonen maps
grained material analysis
coal
multidimensional data
multidimensional visualization methods
sieci Kohonena
analiza materiału uziarnionego
dane wielowymiarowe
metody wizualizacji wielowymiarowej
Opis:
Multidimensional data visualization methods are a modern tool allowing to classify some analysed objects. In the case of grained materials e.g. coal, many characteristics have an influence on the material quality. The paper presents the possibility of applying visualization techniques for coal type identification and determination of significant differences between various types of coal. To achieve this purpose, the method of Kohonen maps was applied by means of which three types of coal – 31, 34.2 and 35 (according to Polish classification of coal types) were investigated. It was stated that the applied methodology allows to identify certain coal types efficiently and can be used as a qualitative criterion for grained materials.
Metody wizualizacji wielowymiarowych danych są nowoczesnym narzędziem umożliwiającym klasyfikację analizowanych obiektów, którymi mogą być różnego typu dane opisujące wybrane zjawisko lub materiał. W przypadku materiałów uziarnionych, jakim jest np. węgiel, wiele cech ma wpływ na jakość materiału, tj. np. gęstość, wielkość ziaren, ciepło spalania, zawartość popiołu, zawartość siarki itp. Na potrzeby artykułu przeprowadzono rozdział węgli z trzech wybranych kopalni węgla kamiennego, zlokalizowanych w Górnośląskim Okręgu Przemysłowym. Każda z tych kopalni pracuje na innego typu węglu. W tym przypadku były to węgle o typach 31, 34.2 oraz 35 (według polskiej klasyfikacji typów węgla). Najpierw, materiał został podzielony na klasy ziarnowe a następnie za pomocą rozdziale w cieczy ciężkiej (roztwór chlorku cynku) na frakcje gęstościowe. Dla tak przygotowanego materiału przeprowadzono następnie analizy chemiczne mające na celu określenie takich parametrów, jak zawartość siarki, zawartość popiołu, zawartość części lotnych, ciepło spalania oraz wilgotność analityczną. W ten sposób, dla każdej klaso-frakcji uzyskano bogate charakterystyki badanego materiału. Nasuwa się więc pytanie, czy możliwa jest identyfikacja typu węgla za pomocą dostępnych danych. W tym celu zastosowano wielowymiarową technikę wizualizacji statystycznej. Istnieje wiele metod takiej wizualizacji, z których kilka było już przedmiotem wcześniejszych publikacji autorów. W tym wypadku autorzy zdecydowali się zastosować metodę sieci Kohonena. Metoda ta została opisana w rozdziale 2 pracy, gdzie oprócz opisu teoretycznego podano również główne wzory stosowane podczas modelowania tą metodą (wzory (1)-(5)). Do zbadania postawionego problemu wykorzystano optymalną liczbę iteracji i optymalny czas uczenia sieci. Pewnym problemem pojawiającym się przy takiej wizualizacji jest konieczność doboru parametrów, w celu uzyskania widoku, który w sposób czytelny prezentuje poszukiwane przez nas informacje. Należy wspomnieć, że w trakcie prowadzonych eksperymentów uzyskiwano widoki przy użyciu sieci neuronowej o wielkości od 10 × 10 do 100 × 100 neuronów. Widoki były uzyskiwane przy wartości parametru MAX_DISTANCE od 1 do wielkości sieci oraz parametru ITER od 1 do 5000. Eksperymenty były prowadzone dla różnych wzorów określających modyfikację wag. Przedstawione w pracy wyniki stanowią najbardziej czytelne z uzyskanych. Wizualizacja wielowymiarowa przy użyciu sieci Kohonena pozwala stwierdzić, że informacje zawarte w analizowanych siedmiowymiarowych danych są wystarczające do prawidłowej klasyfikacji typów węgla 31, 34.2 oraz 35, przy czym nawet zobrazowanie 3 typów węgla na jednym rysunku pozwala stwierdzić, że neurony reprezentujące próbki węgla danego typu gromadzą się w skupiskach, które można od siebie odseparować. Z tego wynika, że dane zawierają informacje wystarczające do prawidłowej klasyfikacji węgla. Zauważyć jednak warto, że przedstawienie przy pomocy sieci Kohonena, danych reprezentujących różne typy węgla parami, pozwala uzyskać jeszcze bardziej czytelne wyniki. Najlepsze efekty osiągnięto dla sieci o 40 wierszach oraz 40 kolumnach neuronów, co łącznie dało liczbę 1600 neuronów, zaś czytelność wyników rośnie wraz z postępem uczenia sieci neuronowej (wzrostem parametru ITER). Przeprowadzone doświadczenia w pełni potwierdzają, że zastosowana metoda może być z powodzeniem wykorzystana w badaniach jakościowych związanych z różnego typu materiałami uziarnionymi, w tym również węglem. Badania w tym zakresie są kontynuowane.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 1; 39-50
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Incomes and Share Prices for Mining Companies in the Context of Raw Materials Prices
Przychody i ceny akcji przedsiębiorstw górniczych w kontekście cen surowców
Autorzy:
Niedoba, T.
Ranosz, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/318661.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
ceny surowców mineralnych
ceny akcji
przedsiębiorstwa górnicze
regresja wieloraka
raw materials prices
share prices
mining companies
multiple regression
Opis:
This paper is devoted to the study of the relationship between the prices of shares and generated income for the mining companies on the example of KGHM Polska Miedź S.A. and foreign company Rio Tinto. The paper consists of four parts. The first chapter is an introduction to this development, in which the purpose of the paper is described. The second part presents selected mining companies, and the correlations between prices of shares, incomes and prices of raw materials on the international markets (in the case of KGHM Polska Miedź S.A. the course of USD was taken into account). In the third part it was decided to conduct a multiple regression analysis (analysis of the progressive step regression) in order to determine the impact of each variable, firstly on share prices and secondly on incomes of selected mining companies. The last part is a summary of the analysis. The whole paper was concluded and a list of used literature listed.
Artykuł poświęcony jest badaniu zależności pomiędzy cenami akcji a przychodem ze sprzedaży w przedsiębiorstwach górniczych na przykładzie KGHM Polska Miedź S.A., oraz firmy zagranicznej Rio Tinto. Składa się on z czterech części. Rozdział pierwszy jest wstępem do przedstawionej problematyki, w którym wyjaśniono cel badań. Część druga ukazuje wybrane przedsiębiorstwa górnicze oraz korelacje pomiędzy cenami akcji, przychodami ze sprzedaży oraz cenami surowców na rynkach międzynarodowych (w przypadku KGHM Polska Miedź S.A. wzięto również pod uwagę kurs dolara amerykańskiego). W części trzeciej zdecydowano się przeprowadzić analizę regresji wielorakiej (analiza regresji krokowej, postępującej) w celu określenia wpływu każdej zmiennej, po pierwsze na ceny akcji a po drugie na przychody wybranych przedsiębiorstw górniczych. Część ostatnia jest podsumowaniem analizy. Całość artykułu zakończono wnioskami i spisem zastosowanej literatury.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2016, R. 17, nr 1, 1; 7-14
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of the observational tunnels method to select a set of features sufficient to identify a type of coal
Autorzy:
Jamroz, D.
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/109317.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
multidimensional statistical analysis
observational tunnels method
coal
image visualization
energetic materials
Opis:
Coal is a material which has many features deciding about its quality. Among them, the decisive ones are mainly ash contents, sulfur contents and combustion heat. The paper presents the investigation of coal characteristics of three selected coal types in the context of their energetic value. For this purpose samples were collected from three different Polish mines: coal types 31, 34.2 and 35 (Polish classification of coals). Each of these materials was separated into particle size fractions (9 fractions) and then into 8 density fractions by separation in heavy liquids. For each size-density fractions obtained in this way, chemical analyses were performed which allowed for determination of such features as combustion heat, sulfur contents, ash contents, volatile parts contents and analytical moisture. Altogether, seven dimensions of grained material characteristics were obtained. The data prepared in this way was subsequently analyzed for correlation with the purpose of determining significant relations between investigated features. It was stated that the most correlated coal features are density, combustion heat, ash contents and volatile parts contents. For multidimensional analysis and identification of coal type, the modern image visualization technique, the Observational Tunnels Method, was applied. After performing seven-dimensional analysis aimed at the proper recognition of coal type, it was decided to determine the minimum amount of random variables, which describe a particular material in order to identify its type. It was stated that the crucial coal identification parameter is “analytical moisture”. Due to existing correlation between individual features, three of them were selected for testing: analytical moisture, sulfur contents and volatile parts contents. On the basis of the obtained images, it was stated that it was possible to obtain a view with the data concerning each type of coal being located in other part of the space. Subsequently, it was checked if a similar result is possible when the parameter “volatile parts contents” is replaced with highly correlated parameters “combustion heat” and “ash contents”. In both cases the exchange of these variables did not produce good enough results. This can be explained by a different scale of empirical data making it impossible to obtain a clear multidimensional image for which all three types of coal would be located in other parts of space. However, it was proved that the modern graphical and computer methods can be successfully applied to identify the types of particulate materials.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2014, 50, 1; 185-202
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of selected methods of multi-parameter data visualization used for classification of coals
Autorzy:
Jamroz, D.
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/110329.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
multidimensional visualization
observational tunnels method
multidimensional scaling
MDS
principal component analysis
PCA
relevance maps
autoassociative neural networks
Kohonen maps
parallel coordinates method
grained material
coal
Opis:
Methods of multi-parameter data visualization through the transformation of multidimensional space into two-dimensional one allow to present multidimensional data on computer screen, thus making it possible to conduct a qualitative analysis of this data in the most natural way for human – by a sense of sight. In the paper a comparison was made to show the efficiency of selected seven methods of multidimensional visualization and further, to analyze data describing various coal type samples. Each of the methods was verified by checking how precisely a coal type can be classified when a given method is applied. For this purpose, a special criterion was designed to allow an evaluation of the results obtained by means of each of these methods. Detailed information included presentation of methods, elaborated algorithms, accepted parameters for best results as well the results. The framework for the comparison of the analyzed multi-parameter visualization methods includes: observational tunnels method multidimensional scaling MDS, principal component analysis PCA, relevance maps, autoassociative neural networks, Kohonen maps and parallel coordinates method.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2015, 51, 2; 769-784
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A geometric approach to evaluating the results of Polish copper ores beneficiation
Geometryczna ocena wyników wzbogacania polskich rud miedzi
Autorzy:
Foszcz, D.
Niedoba, T.
Tumidajski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/216151.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
wzbogacalność rudy miedzi
ruda miedzi
krzywa wzbogacalności
optymalne wzbogacanie
copper upgradeability
copper ore
upgrading curve
optimal beneficiation
Opis:
The separation or beneficiation processes are conducted in many devices and concern many various types of minerals and raw materials. The aim of conducting these processes is always to achieve the best possible results allowing as much of the useful component as possible to be obtained by maintaining reasonable costs of the process. Therefore, it is important to have the possibility to monitor the process effects and to have efficient tools to evaluate the course of it. Generally, the ore’s ability to partition into concentrate and tailings is called its efficiency, upgradeability etc. It can be said that there is no unambiguous measure of upgradeability and there are many factors in use which enable to evaluate it qualitatively. Among them are such commonly known parameters as: recovery, losses, yield, upgrading ratio and many others. They are based on three principal parameters that is the average content of the useful component α, the contents of this component in concentrate β and the contents of this component in tailings ϑ. For a given ore (assuming that α = constant), the multi-product separation results can be treated as points of a trajectory located on the surface of factor w in a three dimensional space (β, ϑ, w). The course of the trajectory depends on the ore petrographic and mineralogical properties preparation for the process. For these reasons, searching for optimal (potential) possibilities of the ore is relative, which is presented in the example of Halbich, Fuerstenau and Madej upgrading curves. Such curves are efficient tools to evaluate the course of a separation (beneficiation) process and each of their types allow the effects to be shown in different perspective. Apart from this, they allow also the optimal feed conditions to conduct a certain process with aim of achieving the expected results to be found. Furthermore, the effect of the ore preparation on the flotation results, on the sum of recoveries of the useful component in concentrate and residual recovery in tailings is presented in the paper. The results indicated that any additional contamination of concentrate should be taken into account during the organization of the flotation process. In this way, the results of fractionated flotation have much valuable information to establish the course of the process.
Procesy rozdziału czy wzbogacania prowadzone są za pomocą wielu typów urządzeń i dotyczą wielu różnorodnych minerałów i surowców. Celem prowadzenia tych procesów jest zawsze uzyskanie możliwie najlepszych wyników, które umożliwią uzysk tak dużej ilości składnika użytecznego, jak tylko jest to możliwe, przy utrzymaniu rozsądnych kosztów prowadzenia procesu. Zatem istotne jest, aby istniała możliwość monitorowania efektów procesu oraz aby dysponować efektywnymi narzędziami oceny jego przebiegu. Ogólnie, zdolność rudy do rozdziału na produkty, którymi są koncentrat i odpad nazywa się jego wzbogacalnością. Można powiedzieć, że nie istnieje jedna uniwersalna miara wzbogacalności, a w użyciu jest wiele wskaźników, które umożliwiają jej jakościową ocenę. Między nimi są tak powszechnie znane wskaźniki, jak uzysk, straty, wychód, wskaźnik wzbogacania oraz wiele innych. Bazują one na trzech głównych parametrach, którymi są średnia zawartość składnika użytecznego w nadawie α, zawartość tego składnika w koncentracie β oraz zawartość tego składnika w odpadzie ϑ. Dla konkretnej rudy (przy przyjęciu, że α = constant) wyniki rozdziału na wiele produktów można traktować jako punkty na trajektorii, zlokalizowane na powierzchni wskaźnika w trójwymiarowej przestrzeni (β, ϑ, w). Przebieg trajektorii zależy od przygotowania właściwości petrograficznych i mineralogicznych rudy do procesu. Z tych powodów poszukiwanie optymalnych (potencjalnych) możliwości wzbogacania rudy jest relatywne, co można zaobserwować na przykładzie krzywych wzbogacalności Halbicha, Fuerstenau’a i Madeja. Takie krzywe są efektywnymi narzędziami oceny przebiegu procesu rozdziału (wzbogacania) i każdy z ich typów pozwala na przedstawienie efektów z innej perspektywy. Ponadto, pozwalają one również na znalezienie optymalnych warunków nadawy do prowadzenia danego procesu z celem osiągnięcia oczekiwanych wyników. Co więcej, wpływ przygotowania rudy na wyniki flotacji, sumę uzysków składnika użytecznego w koncentracie oraz uzysk reszt w odpadach zostały zaprezentowane w artykule.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2018, 34, 2; 55-66
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Variance Analysis to Compare Characteristics of Various Types of Hard Coal
Zastosowanie analizy wariancji do porównania charakterystyk różnego typu węgli kamiennych
Autorzy:
Niedoba, T.
Surowiak, A.
Pięta, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/319167.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
węgiel kamienny
typy węgla
wielowymiarowa analiza statystyczna
analiza wariancji
klasy ziarnowe
hard coal
coal types
multidimensional statistical analysis
variance analysis
particle fractions
Opis:
In Polish nomenclature many types and subtypes of coal can be found which differ between themselves by individual characteristics. However, it is often that is no easy to recognize them properly on the basis on, for example, chosen numerical data describing their features. In the paper, the variance analysis was used as the tool of comparing analysis for three chosen types of coal which were collected from three various hard coal mines located in Upper Silesia. There were coals of type 31, 34.2 and 35. Each of coals was first screened and then additionally divided into density fractions by means of zinc chloride aqueous solution. Such prepared material was then investigated because of several chosen features, like combustion heat, ash contents, sulfur contents, volatile parts contents and moisture. Together with mass it gave seven–dimensional vector describing each of chosen fractions for all three types of coals. Then, the full variance analysis was conducted with investigation of all assumptions required to its conduction. The results served to elaborate conclusions.
W polskiej nomenklaturze istnieje wiele typów i podtypów węgla, które różnią się między sobą różnymi cechami. Jednakże, często nie jest łatwo rozpoznać je na podstawie, na przykład, wybranej zmiennej numerycznej opisującej ich cechy. W artykule zastosowano analizę wariancji jako narzędzia porównawczego dla trzech typów węgli kamiennych, które zostały pobrane z trzech kopalni zlokalizowanych na Górnym Śląsku. Były to węgle typów 31, 34.2 oraz 35. Każdy z węgli został najpierw przesiany a następnie dodatkowo rozdzielony na frakcje gęstościowe przy użyciu wodnego roztworu chlorku cynku. Tak przygotowany materiał został następnie zbadany ze względu na kilka wybranych cech, takich jak ciepło spalania, zawartość popiołu, zawartość siarki, zawartość części lotnych oraz wilgotność. Wraz z masą dało to siedmiowymiarowy wektor opisujący każdą z wybranych frakcji dla wszystkich trzech typów węgli. Następnie, przeprowadzono pełną analizę wariancji z badaniem wszystkich założeń wymaganych do jej przeprowadzenia. Wyniki posłużyły do opracowania wniosków.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2016, R. 17, nr 1, 1; 15-22
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Influence of heavy metals on soil microflora
Wpływ metali ciężkich na mikroflorę gleby
Autorzy:
Hołda, A.
Kisielowska, E.
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/349266.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
gleba
metale ciężkie
metale toksyczne
mikroflora gleby
soil
heavy metals
toxic metals
soil microflora
Opis:
The purpose of the research presented in the paper was to conduct the heavy metals contents in area of tannery plant and to determine their influence on soil microflora. The soil samples were collected to this purpose from the area, which was surrounded by the industrial buildings from one side (tannery, galvanic plant and chemistry plant) and by river Wilga and two small ponds from three remaining ones, which supposedly collect the sewers from these plants. The collected samples were then chemically and microbiologically analyzes. The contents of metals as Cu, Cd, Pb and Zn were determined by culometric method. On the basis of conducted analyzes it was proved that soil on the researched area was polluted by heavy metals. Mainly chromium contents in every sample was high what means that the tannery wastes occurs in the area of collecting samples. The investigation proved the influence of heavy metals on soil microflora. Various sorts of microorganisms have various tolerance on high metals concentration. The most resistant were ferruginous, nitrificative and denitrificative bacteria, the less resistant were meso- and psychrophilic bacteria and fungi.
Celem badań przedstawionych w artykule było zbadanie zawartości metali ciężkich w pobliżu zakładów garbarskich oraz określenie ich wpływu na mikroflorę gleby. W tym celu pobrano próbki gleby z terenu, który dawniej był ograniczony z jednej strony zabudowaniami zakładów przemysłowych (zakładów garbarsko-kuśnierskich, galwanizacyjnych i chemii gospodarczej), a z trzech pozostałych rzeką Wilgą i dwoma niewielkimi stawami, do których najprawdopodobniej odprowadzane były ścieki z tych zakładów. Pobrane próbki poddano analizie chemicznej oraz ilościowej i jakościowej analizie mikrobiologicznej. Zawartości metali takich jak Cu, Cd, Pb, Zn oznaczono metodą kulometryczną. Na podstawie przeprowadzonych analiz stwierdzono, że gleba na badanym terenie została zanieczyszczona metalami ciężkimi, szczególnie zawartość chromu we wszystkich próbkach była wysoka, co może wskazywać na obecność odpadów garbarskich w pobliżu miejsca pobrania próbek. Przeprowadzone badania udowodniły również wpływ metali ciężkich na mikroflorę gleby. Stwierdzono, że różne rodzaje mikroorganizmów posiadają różną tolerancję na wysokie stężenia metali. Najbardziej odporne okazały się bakterie żelaziste, nitryfikacyjne i denitryfikacyjne, najmniej odporne bakterie mezo- i psychrofilne oraz grzyby.
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2010, 34, 4/1; 71-78
1732-6702
Pojawia się w:
Górnictwo i Geoinżynieria
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Attempt of Determining Optimal Values of Mineral Raw Materials Beneficiation Factors
Próba określenia wartości optymalnych wskaźników wzbogacania surowców mineralnych
Autorzy:
Foszcz, D.
Niedoba, T.
Tumidajski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/319212.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
wskaźniki wzbogacania surowców
krzywa Halbicha
krzywa Fuerstenaua
krzywa Madeja
minerals beneficiation factor
Halbich curve
Fuerstenau curve
Madej curve
Opis:
The methods of determining so-called optimal conditions of mineral raw materials beneficiation were presented in the paper. The copper ore from deposits of KGHM Polska Miedź, region Polkowice as well one of hard coals originated from Upper Silesia, coal mine Janina were selected to the research. It was stated that on the basis of balance equation is possible to determine optimal characteristics of beneficiated material. To determine the optimal point, Authors used commonly known upgrading curves, i.e. Halbich, Fuerstenau and Madej curves. For all of them the criteria of selecting optimal point were accepted as the point of the largest curvature. However, it occurred that for relation between sums of recovery in concentrate and sums of residuals recovery in tailings is possible to determine the extreme point which can be treated as the technological optimum. Accepting that α = const we face the problem of determining a conditional extreme of function of sums of useful component recovery in concentrate and sums of residuals recovery in tailings of two variables β and ϑ. This methodology was used for chosen copper ore and chosen hard coal. However it occurred that selection of the optimal point in the method of sums of recoveries is also ambiguous. It is worthy to notice that selection of technological optimum for researched raw material is also evaluation of its susceptibility to beneficiation. The whole paper was ended with conclusions.
W artykule przedstawiono techniki określenia tzw. optymalnych warunków wzbogacania surowców mineralnych. Jako materiał do doświadczeń została wybrana ruda miedzi, pochodząca ze złóż KGHM Polska Miedź S.A., rejon Polkowice oraz jeden z węgli kamiennych Górnego Śląska, pochodzący z ZG Janina. Stwierdzono, że wychodząc z równania bilansu możliwe jest ustalenie optymalnych charakterystyk wzbogacanego materiału. Do wyznaczenia optymalnego punktu, autorzy zastosowali powszechnie stosowane krzywe wzbogacalności, tj. krzywą Halbicha, krzywą Fuerstenaua oraz krzywą Madeja. Dla wszystkich zastosowano kryteria wyboru punktu optymalnego, za który uznano punkt największej krzywizny. Okazało się jednak, że dla zależności sum uzysku w koncentracie i uzysku reszt w odpadach możliwe jest wyznaczenie ekstremum, które można potraktować jako optimum technologiczne. Przyjmując, że α = const mamy w tym przypadku do czynienia z problemem wyznaczania ekstremum warunkowego funkcji sum uzysku składnika użytecznego w koncentracie oraz uzysku reszt w odpadzie o dwóch zmiennych β i ϑ. Metodykę tą zastosowano dla wybranej rudy miedzi oraz wybranego węgla kamiennego. Okazało się jednak, że wybór punktu optymalnego w metodzie sumy uzysków również nie jest jednoznaczny. Należy przy tym zwrócić uwagę, że wskazanie optimum technologicznego badanego surowca jest zarazem oceną jego podatności na wzbogacanie. Całość pracy zakończono wnioskami.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2015, R. 16, nr 2, 2; 283-292
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Introduction to mathematical statistics of grained materials
Wprowadzenie do statystyki matematycznej materiałów uziarnionych
Autorzy:
Tumidajski, T.
Niedoba, T.
Saramak, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/348543.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
statystyka materiałów uziarnionych
populacja generalna
krzywe wzbogacalności
opróbowanie
statistics of grained materials
general population
beneficiation curves
sampling
Opis:
Mineral processing called also minerallurgy concerns mainly separation of grained materials so, generally speaking sets of individual particles. The main subject of interest of minerallurgy is the application of particles sets segregated because of certain feature or group of features. The statistical description of grained materials and separation processes connected with them may be called as mathematical statistics of grained materials or minerallurgostatistics. The paper presents group of problems connected with adequate determination of basic definitions of such understood statistics like general population, methods of probability determination, definition of distribution curves, description of separation processes with application of mass balance law. Furthermore, the purposes of cycle of publications signaled by the paper which will precise language of statistics of grained materials, definitions and theorems. All of these works lead to unification of the language of description and its modernization.
Przeróbka surowców mineralnych, nazywana także mineralurgią zajmuje się, generalnie rzecz biorąc, rozdziałem materiałów uziarnionych, czyli zbiorami pojedynczych ziaren. Przedmiotem zainteresowania mineralurgii jest wykorzystanie zbiorów ziaren posegregowanych ze względu na określoną ich cechę lub cechy. Opis statystyczny materiałów uziarnionych oraz procesów rozdziału z nimi związanych można nazwać statystyką matematyczną materiałów uziarnionych lub mineralurgostatystyką. W artykule przedstawiono zespół problemów związanych z prawidłowym określeniem podstawowych pojęć tak rozumianej statystyki, czyli pojęć populacji generalnej, sposobów określania prawdopodobieństw, definiowana krzywych składu, opisu procesów rozdziału z wykorzystaniem prawa zachowania masy (bilansu). Przedstawiono także cele, zapowiadanego przez artykuł, cyklu publikacji dopracowujących język statystyki materiałów uziarnionych, definicje i twierdzenia. Wszystkie te prace zmierzają do unifikacji języka opisu oraz daleko idącego jego uwspółcześnienia.
Źródło:
AGH Journal of Mining and Geoengineering; 2012, 36, 4; 167-177
1732-6702
Pojawia się w:
AGH Journal of Mining and Geoengineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 23

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