An Investigation on Tailing Slurry Transport in Kooshk lead-Zinc Mine in Iran Based on Non-Newtonian Fluid Rheology: an Experimental Study
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 12، شماره: 3
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 257
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-12-3_019
تاریخ نمایه سازی: 18 مهر 1400
چکیده مقاله:
In the current research work, a piping system is designed for slurry transport to the tailing dam in the Kooshk lead-zinc mine, Iran. The experiments are carried out primarily to investigate the rheological behavior of the slurry at different densities and obtain a non-Newtonian model for the shear stress variation with the deformation rate. It is shown that the shear stress of concentrated slurry follows the plastic Bingham model. The results obtained also indicate the increasing trend of the yield stress and the apparent viscosity of the slurry with the density. Appropriate correlations are proposed for the apparent viscosity and yield stress as a function of pulp concentration. At the next step, the required design parameters such as the slurry flow rate, pressure drop, critical velocity, and minimum required head for flow initiation and head losses are calculated for different slurry densities and pipe sizes. The appropriate piping system is finally designed based on the experimental data and the calculated parameters. It is concluded that the ۳ in diameter pipe can be used to deliver the slurry with solid concentrations between ۴۴% < Cw < ۶۰% by weight, without a pumping system.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
J. Mehrabani
Department of Mineral Processing, Faculty of Mining Engineering, Sahand University of Technology, Sahand New Town, Tabriz, Iran
M. Goharkhah
Faculty of Mechanical Engineering, Sahand University of Technology, Sahand New Town, Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :