TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396

Browse

Filters

2019 - 201922020 - 20247

Settings

Language: search.filters.language.enSubject: search.filters.subject.Maden İşletme Ve Cevher Hazırlama

Search Results

Now showing 1 - 9 of 9
  • Publication
    Nikel Lateritlerin Hidrometalurjik İşlemi - Nikel ve Kobalt Ayırım ve Saflaştırması İçin Solvent Ekstraksiyon Kullanımı ve Nikel Kobalt Projelerine Kısa Bir Bakış
    (2019) Kaya, Muammer; Kurşunoglu, Sait
    Bu çalışmada, lateritik nikel cevherlerinin hidrometalurjik işlemlerinde nikel ve kobalt ayırma ve saflaştırılmasında kullanılan solvent ekstraksiyon (SX) yöntemi için kısa bir değerlendirme yapılmıştır. Bu çalışma iki bölümden oluşmaktadır. Sülfat liç çözeltilerinden nikel ve kobalt solvent ekstraksiyonu ilk olarak tanımlanmıştır. Solvent ekstraksiyon tekniğinin bulunduğu lateritik nikel cevherlerinin işletimi için geliştirilen hidrometalurji tesisler ikinci olarak tartışılmıştır. En önemli ekstraktantlar ilk bölümde kısaca verilmiştir. Laterit liç çözeltisinde bulunan safsızlıklardan nikel ve kobalt ayırma ve saflaştırma işlemi ya tekli ekstraktant sistemi olarak adlandırılan direkt solvent ekstraksiyon (DSX) ya da iki veya daha fazla ekstraktant karışımından oluşan sinerjistik solvent ekstraksiyon (SSX) yöntemleriyle gerçekleştirilebileceği görülmüştür. Karışık sülfür çökeleği (MSP) ve karışık hidroksit çökeleği (MHP) işlemlerinden bahsedilmiştir. Bu makale aynı zamanda her bir ekstraksiyon sisteminin avantaj ve dezavantajlarını ele almaktadır. İlk yatırım maliyeti, işlem maliyeti ve minerolojik yapının lateritik nikel cevheri için uygun bir hidrometalurjik yöntem seçimini etkileyebilen en önemli faktörler olduğu görülmüştür.
  • Article
    Performance Comparison of Waste Cooking Oil on Coal Slime Flotation With Sunflower Oil and Gas Oil
    (2023-12-31) Hacıfazlıoglu, Hasan; Arslan, Dilek Senol
    This study explores the potential use of waste cooking sunflower oil (WSO) as an eco-friendly collector for coal slime flotation. WSO and coal slime are both wastes and are hazardous to human health and the environment, if not disposed of properly. In this study, co-disposal of the two wastes was investigated; a gas oil (petroleum derived oil) and crude sunflower oil (CSO) were used for collector efficiency comparisons. This study also presents a green, low-cost and environmentally friendly alternative. Kinetic flotation tests were carried out to study the flotation selectivity, flammability and combustible recovery. Contact angle measurements were performed with 3 different oils (CSO, WSO and gas oil) by sessile drop technique to determine the hydrophobicity and surface properties of coal. Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy was utilized to analyze the chemical composition of both waste oil and coal samples. Keywords: Sunflower oil, waste cooking oil, gas oil, coal slime, flotation
  • Article
    Citation - WoS: 1
    Estimating the Power Draw of Grizzly Feeders Used in Crushing-Screening Plants Through Soft Computing Algorithms
    (Konya Teknik Univ, 2024-01-02) Koken, Ekin
    In this study, the power draw (P) of several grizzly feeders used in the Turkish Mining Industry (TMI) is investigated by considering the classification and regression tree (CART), random forest (RF) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) algorithms. For this purpose, a comprehensive field survey is performed to collect quantitative data, including power draw (P) of some grizzly feeders and their working conditions such as feeder width (W), feeder length (L), feeder capacity (Q), and characteristic feed size (F80). 80 ). Before applying the soft computing methodologies, correlation analyses are performed between the input parameters and the output (P). According to these analyses, it is found that W and L are highly associated with P. On the other hand, Q is moderately correlated with P. Consequently, numerous soft computing models were run to estimate the P of the grizzly feeders. Soft computing analysis results demonstrate no superiority between the performances of RF and CART models. The RF analysis results indicate that the W is necessary for evaluating P for grizzly feeders. On the other hand, the ANFIS-based predictive model is found to be the best tool to estimate varying P values, and it satisfies promising results with a correlation of determination value (R2) of 0.97. It is believed that the findings obtained from the present study can guide relevant engineers in selecting the proper motors propelling grizzly feeders.
  • Article
    Effective Processing of Specularite Ore by Wet Magnetic Separation and Reverse Flotation Techniques
    (2019-09-30) Top, Soner; Dhubaıbı, Ammar Mahdi Al; Vapur, Huseyin
    The aim of this study was to obtain a high grade and yield percentage of iron concentratefrom a specularite ore by using wet magnetic separation and reverse flotation techniques.The processing a specularite sample using wet magnetic separation and reverseflotation method was studied. During the magnetic separation process, particle size was-2000 μm and magnetic field applied at 0.25 T and 0.85 T which were performed at asolid-liquid ratio of 10% and 20% by weight, respectively. In the reverse flotation tests,experimental design (DOE) was applied, statistically. Depressant dosage, collector dosageand flotation time were selected as main parameters. PH value, frother dosage (MIBC) andparticle size were constant parameters. The results showed that particle size and magnetic fieldintensity had a significant effect on the iron concentrate grade and yield for wet magneticseparation. The optimum value of iron concentrate grade was 98.75% at 0.25 T andparticle size of -150 μm while the highest value of iron concentrate yield was 67% at 0.75T and particle size of -74 μm. In the flotation tests, depressant dosage had the greatestinfluence on the iron concentrate grade while the effect of the collector dosage and frothcollection time were less. Froth collection time had the greatest effect on iron concentrateyield.The maximum iron concentrate grade was 90.13% for the following conditions:5250 g/ton depressant, 1000 g/ton collector and 2-minute froth collection time. Themaximum iron concentrate yield was 98.96% for the following conditions: 5250 g/tondepressant, 1500 g/ton collector and 1 min froth collection time under fixed conditions.
  • Article
    Citation - WoS: 1
    Assessment of Installed Power for Inclined Belt Conveyors Using Genetic Algorithm and Artificial Neural Networks
    (Konya Teknik Univ, 2022-06-01) Koken, Ekin
    In this study, the installed power (P inst , kW) of several inclined belt conveyors operating in the mining industry of Turkey was investigated through two soft computing algorithms (i.e., genetic expression programming (GEP) and artificial neural networks (ANN)). For this purpose, the most crucial belt (i.e., belt length (L), belt width (W), belt inclination (alpha)), operational (i.e., belt speed (Vb) b ) and throughput (Q)) and infrastructural (belt weight (Wb) b ) and idler weight (Wid)) id )) features of 42 belt conveyors were collected for each investigated belt conveyor. The collected data was transformed into a comprehensive dataset for soft computing analyses. Based on the GEP and ANN analyses, two robust predictive models were proposed to estimate the P inst . The performance of the proposed models was evaluated using several statistical indicators, and the statistical evaluations demonstrated that the models yielded a correlation of determination (R2) 2 ) greater than 0.95. Nevertheless, the ANN-based model has slightly overperformed in predicting the P inst values. In conclusion, the proposed models can be reliably used to estimate the P inst for the investigated conveyor belts. In addition, the mathematical expressions of the proposed models were given in the present study to let users implement them more efficiently.
  • Article
    Modeling the Throughput of Horizontal Shaft Impact Crushers Using Regression Analyses, Artificial Neural Networks and Multivariate Adaptive Regression Spline
    (2022-10-27) Koken, Ekin
    Bu çalışmada, yatay milli darbeli kırıcıların (HSI) kırma kapasitesinin (Q), regresyon analizleri, yapay sinir ağları (ANN) ve çok değişkenli uyarlamalı regresyon analizi (MARS) kullanılarak araştırılmıştır. Bu amaçla, Türkiye'deki çeşitli taş ocaklarında ikincil kırma işlemlerinde kullanılan 32 farklı HSI tipi kırıcı ele alınmıştır. Çeşitli sayısal veriler (rotor genişliği (Rw), rotor çapı (Rd), rotor hızı (Vr), karakterize edilen besleme boyutu (d80), çalışma enerjisi (Oe) ve kırmataşın Los Angeles aşınma değeri (LAAV)) her bir kırma–eleme tesisinden elde edilmiştir. Öncelikle, toplanan veriler kullanılarak doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ise, bu kırıcıların Q değerini tahmin etmek için farklı ANN ve MARS analizleri yapılmıştır. Sonuç olarak, kırıcıların Q değerini tahmin etmek için güçlü tahmin modelleri geliştirilmiştir. Önerilen modellerin (M6–M10) belirleme katsayısı (R2) 0.91 ile 0.98 arasında değişmekte olup, söz konusu yüksek R2 değerleri geliştirilen modellerin göreceli başarısını göstermektedir. Bu nedenle, önerilen modeller, araştırılan HSI tipi kırıcıların Q değerini tahmin etmek için güvenilir bir şekilde kullanılabilir. Bununla birlikte, HSI tipi kırıcıların Q değerini etkileyen diğer faktörleri araştırmak için örnek çalışmalarının sayısı arttırılmalıdır.
  • Article
    Citation - Scopus: 6
    Extraction of Lanthanum and Cerıum from a Bastnasite Ore By Direct Acidic Leaching
    (Chamber of Mining Engineers of Turkey, 2020-06-01) Kursunoglu, Sait; Top, S.; Hussaini, Shokrullah; Gokcen, H. S.; Altiner, Mahmut; Ozsarac, Safak; Kaya, Muammer
    The extraction of lanthanum (La) and cerium (Ce) from a bastnasite ore by direct acidic leaching was investigated. The effects of acid concentration and leaching temperature on the extraction of La and Ce from the ore were tested. Using nitric (NHO3), more than 85% of the La and Ce were simultaneously extracted into leach solution whereas the La and Ce dissolutions were determined as less than 85% by using sulfuric acid (H2SO4). The La dissolution exceeded 90% by using hydrochloric acid (HCl); however, the Ce dissolution remained below 85% under the following conditions: solid-to-liquid ratio of 20% (w/v), the acid concentration of 20%, leaching temperature of 25°C and leaching time of 1 h. The result revealed that HNO3 could be used as a solvent for the maximum simultaneous extraction of the La and Ce from the bastnasite ore. The leaching temperature had no crucial effect on the dissolution of La and Ce when HNO3 or HCl solutions were preferred as a solvating agent. However, the leaching temperature had a slight positive effect on the dissolutions of La and Ce when H2SO4 was used as a solvent. © 2023 Elsevier B.V., All rights reserved.
  • Article
    Evaluation of the Capacity of Apron Feeders Used in Crushing–Screening Plants by Response Surface Methodology and Artificial Intelligence Methods
    (2024-06-30) Koken, Ekin
    Bu çalışmada Apron besleyicilerin kapasitesi (Q), yüzey tepki yöntemi (RSM) ve bazı yapay zekâ yöntemleriyle araştırılmıştır. Bu bağlamda, Türk Madencilik Sektöründe (TMI) kullanılan Apron besleyicilerin yaygın çalışma koşullarına ilişkin niceliksel verilerin toplanması amacıyla kapsamlı bir saha araştırması yapılmıştır. Toplanan bu verilere göre, Apron besleyicilerin Q değerini etkileyen değiştirgelerin ortaya konması için RSM analizleri gerçekleştirilmiştir. Buna göre, besleyici hazne genişliği (B), taşınan malzemenin bant üzerindeki yüksekliği (D), konveyör hızı (V) ve doluluk faktörü (φ), Q değeri için en önemli faktörler olarak belirlenmiştir. Q değerlerindeki gözlemlemek için çeşitli etkileşim ve kontur grafikleri sunulmuştur. Ayrıca, apron besleyicilerin Q değerini tahmin için, çok değişkenli uyarlamalı regresyon analizi (MARS), uyarlamalı ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) ve yapay sinir ağları (ANN) gibi bazı yapay zekâ yöntemlerine dayılı bazı tahmin modelleri tanıtılmıştır. Kurulan tahmin modellerinin performansı dağılım grafiklerine göre değerlendirilmiş ve RSM metodolojisine dayalı tahmin modelinin, yapay zekâ tabanlı tahmin modellerine göre nispeten daha iyi sonuçlar sağladığı bulunmuştur. Sunulan tahmin modelleri, yüksek kapasiteli Apron besleyicilerin Q değerini tahmin etmek için güvenilir bir şekilde kullanılabilir. Ancak kırma-eleme tesisi tasarımcıları, düşük kapasiteli Apron besleyicileri değerlendirmek için sunulan tahmin modellerini kullanırken dikkatli olmalıdır. Elde edilen bulgulara dayanarak, bu çalışma, Apron besleyicilerinin Q değerini değerlendirmek için RSM metodolojisinin ve çeşitli yapay zekâ yöntemlerinin uygulanabilirliğini göstermiştir.
  • Article
    Investigation of Rock Aggregate Quality Improvement Through Changes in Crushing Circuit: A Case Study on Vertical Shaft Impact Crusher
    (2021-12-04) Koken, Ekin; Cimsir, Kerem
    Bu çalışma kaya kırma döngüsünün agrega kalitesi üzerinde olan etkilerini araştırmaktadır. Bu amaçla, Vize’de (Kırklareli, Türkiye) bulunan bir kırma – eleme tesisi dikkate alınmıştır. Mevcut çalışma koşulları dikkate alınarak, kırma – eleme tesisinin bilgisayar ortamında simülasyonu yapılmıştır. Simülasyonlar üretim miktarı, kırıcıların verimliliği ve boyut küçültme oranı gibi niceliksel verileri içermektedir. Konik ve dik milli kırıcılar dikkate alınarak, kaya agrega kalitesi 33 – 63 mm boyut grubundaki agregalar için araştırılmıştır. Büyük ölçekte gerçekleştirilen parçalanma deneylerinde, kaya agrega kalitesinin kırma döngüsünden etkilendiği belirlenmiştir. Kırma döngüsünde yapılan bazı değişimler ile, araştırılan agregaların Los Angeles aşınma değeri ve yassılık indeksi sırasıyla %32 ve %35 oranlarında iyileştirilmiştir. Bu çalışmada agrega kalitesi iyileştirme süreçlerine ilişkin ana hatlar ve detaylar verilmiştir.