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J-GLOBAL ID：202202261359748083   整理番号：22A1056939

直接浸出による低品位混合硫化物-酸化物鉱石からの銅回収に関する実験的および統計的モデリング【JST・京大機械翻訳】

Experimental and statistical modelling on copper recovery from low-grade mixed sulphide-oxide ore by direct leaching

著者 (2件)： Harichandan Barun (Department of Fuel, Minerals and Metallurgical Engineering, Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad, India) ,  Mandre N. R. (Department of Fuel, Minerals and Metallurgical Engineering, Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad, India)
資料名： Canadian Metallurgical Quarterly  (Canadian Metallurgical Quarterly)
巻： 61  号： 2  ページ： 190-201  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0583B  ISSN： 0008-4433  CODEN： CAMQAU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,硫酸溶液中の鉱床の低品位源からの銅の回収を調べることを目的とした。本研究では,完全要因統計設計モデルと人工ニューラルネットワーク(ANN)を適用して,溶解パラメータをより良く理解するための解析的手法を開発した。温度,時間,粒径および酸濃度を浸出パラメータとして選択した。完全要因モデルによる実験計画セットをANNモデルで再び訓練し,予測結果を比較した。両モデルにおける相関係数(R2)は,それぞれ0.9962および0.99815であり,両モデルが予測値に対する実験値の変動性に対する良く整列した説明を提供することを示した。したがって,この研究の結果は,提案した設計モデル結果が実験結果と良く整合し,銅金属の88%が120分,90°C温度,-75+63μmの粒径,および1Mの酸濃度の条件で回収できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 実験計画法 ,  濃度 ,  ネットワーク ,  *銅 ,  *酸化物 ,  硫酸 ,  ニューラルネットワーク ,  *硫化物 ,  相関係数 ,  鉱床 ,  *鉱石 ,  溶解度パラメータ
準シソーラス用語： 予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 低品位鉱石 ,  銅回収 ,  湿式製錬 ,  硫酸 ,  プロセス最適化 ,  完全要因設計 ,  人工ニューロンネットワーク ,  混合硫化物-酸化物鉱石

分類 (1件)： 鉱石浸出法  (UA07090M)

タイトルに関連する用語 (8件)： 浸出 ,  品位 ,  硫化物 ,  酸化物 ,  鉱石 ,  銅回収 ,  実験 ,  統計的モデリング