MICROFLOTATION OF GOLD-BEARING ORE: WITHIN-BATCH EFFECTS AND GROUP-AWARE CLASSIFICATION OF REAGENT REGIMES

Journal of problem in computer science and information technologies, 2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jpcsit5320268
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Fine particles below approximately 20 µm are recovered poorly in conventional flotation, and microbubble-assisted methods are among the options proposed to address this. This paper reports a statistical assessment of multicomponent microflotation (MMF) and an auxiliary classification of reagent regimes, based on 132 laboratory flotation tests on gold-bearing feed from an operating concentrator. The tests formed 14 daily batches, each from a separate feed sample, comprising 101 microflotation and 31 baseline tests. Because feed properties varied between days, the effect was assessed within batches rather than across the pooled sample. Median Au recovery was higher under microflotation in 10 of 14 batches, with a median within-batch increase of 2.275 percentage points (cluster bootstrap 95% CI 0.025-3.650; Wilcoxon signed-rank p=0.0166). The corresponding change in enrichment efficiency did not reach significance at α=0.05 and is reported only as a tendency. Textual reagent regimes were converted into tabular features, and regimes with Au recovery of at least 84% were classified under five-fold GroupKFold validation by daily batch. A nested weighted ensemble reached ROC-AUC 0.717 (95% CI 0.632-0.792), indicating moderate discrimination rather than accurate prediction.