Sensor-based sorting
સેન્સર-આધારિત વર્ગીકરણ એ તમામ કાર્યક્રમો માટે એક છત્ર શબ્દ છે જેમાં કણોને સેન્સર તકનીકનો ઉપયોગ કરીને શોધી કાઢવામાં આવે છે અને વિસ્તૃત યાંત્રિક, હાઇડ્રોલિક અથવા વાયુયુક્ત પ્રક્રિયા દ્વારા નકારી કાઢવામાં આવે છે. આ તકનીક સામાન્ય રીતે ખાણકામ, રિસાયક્લિંગ અને ખાદ્ય પ્રક્રિયામાં લાગુ કરવામાં આવે છે અને વચ્ચે કણ કદની શ્રેણીમાં વપરાય છે. સેન્સર-આધારિત સૉર્ટિંગ એ એક કણ અલગ કરવાની તકનીક હોવાથી, થ્રુપુટ મશીન પર આપવામાં આવતા સરેરાશ કણ કદ અને વજનના પ્રમાણમાં હોય છે. સંવેદક-આધારિત વર્ગીકરણનો કાર્યાત્મક સિદ્ધાંત સંવેદક-આધારિત વર્ગીકરણની મુખ્ય પેટા પ્રક્રિયાઓ સામગ્રી અનુકૂલન, સામગ્રી પ્રસ્તુતિ, શોધ, માહિતી પ્રક્રિયા અને વિભાજન છે. મટિરિયલ કન્ડીશનીંગમાં તમામ કામગીરીઓનો સમાવેશ થાય છે જે કણોને સેન્સર દ્વારા શોધવામાં આવે તે માટે તૈયાર કરે છે. ઓપ્ટિકલ લાક્ષણિકતાઓ શોધવા માટે સક્ષમ થવા માટે તમામ ઓપ્ટિકલ સેન્સરને સ્વચ્છ સામગ્રીની જરૂર હોય છે. કન્ડીશનીંગમાં ફીડ સામગ્રીની તપાસ અને સફાઈનો સમાવેશ થાય છે. સામગ્રી પ્રસ્તુતિનો ઉદ્દેશ એ છે કે કણોને એકબીજાને સ્પર્શ કર્યા વિના શક્ય તેટલા ગીચ સપાટી આવરણ સાથે એક કણ સ્તર બનાવીને કણોને અલગ પાડવાનો છે અને દરેક કણની પસંદગીયુક્ત શોધ અને અસ્વીકાર માટે પરવાનગી આપે છે. સેન્સર-આધારિત સૉર્ટર્સના બે પ્રકાર છેઃ ચ્યૂટ પ્રકાર અને પટ્ટાનો પ્રકાર. બંને પ્રકારો માટે પ્રવેગનું પ્રથમ પગલું વાઇબ્રેટિંગ ફીડર દ્વારા કણોને ફેલાવવાનું છે, ત્યારબાદ ઝડપી પટ્ટો અથવા ચ્યૂટ આવે છે. પટ્ટાના પ્રકાર પર સેન્સર સામાન્ય રીતે કણોને પટ્ટામાં પસાર કરતી વખતે આડી રીતે શોધી કાઢે છે. ચ્યૂટ પ્રકાર માટે સામગ્રીની શોધ સામાન્ય રીતે ઊભી રીતે કરવામાં આવે છે જ્યારે સામગ્રી મુક્ત પતનમાં સેન્સરને પસાર કરે છે. ડેટા પ્રોસેસિંગ કમ્પ્યુટર દ્વારા વાસ્તવિક સમયમાં કરવામાં આવે છે. કોમ્પ્યુટર ડેટા પ્રોસેસિંગના પરિણામને અલ્ટ્રા ફાસ્ટ ઇજેક્શન યુનિટમાં સ્થાનાંતરિત કરે છે, જે સૉર્ટિંગ નિર્ણયના આધારે, કણને બહાર કાઢે છે અથવા તેને પસાર થવા દે છે. સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટિંગ સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટિંગ એ ખાણકામ ઉદ્યોગમાં વપરાતી પરિભાષા છે. તે એક બરછટ ભૌતિક બરછટ કણ વિભાજન તકનીક છે જે સામાન્ય રીતે કદની શ્રેણીમાં લાગુ થાય છે. તેનો ઉદ્દેશ કાં તો લોહ ધાતુઓ, કોલસા અથવા ઔદ્યોગિક ખનિજોના ઉપયોગમાં ગઠ્ઠોવાળું ઉત્પાદન બનાવવાનો છે અથવા ઉત્પાદનના અવરોધો અને પ્રક્રિયામાં વધુ ખર્ચાળ પરિવહન અને સાંદ્રતાના પગલાંઓમાં કચરો પ્રવેશ કરે તે પહેલાં તેને નકારી કાઢવાનો છે. મોટાભાગની તમામ ખાણકામ પ્રક્રિયાઓમાં, પેટા-આર્થિક કક્ષાના કણો પરંપરાગત સંચાર, વર્ગીકરણ અને સાંદ્રતાના પગલાંઓમાં પ્રવેશ કરે છે. જો ઉપરોક્ત અપૂર્ણાંકમાં પેટા-આર્થિક સામગ્રીની માત્રા આશરે 25 ટકા કે તેથી વધુ હોય, તો એવી સારી સંભાવના છે કે સેન્સર આધારિત અયસ્કનું વર્ગીકરણ એ તકનીકી અને આર્થિક રીતે વ્યવહારુ વિકલ્પ છે. પ્રમાણમાં ઓછા મૂડી ખર્ચ સાથે ઉચ્ચ વધારાનું મૂલ્ય પ્રાપ્ત કરી શકાય છે, ખાસ કરીને જ્યારે ઉચ્ચ ગ્રેડ ફીડની ડાઉનસ્ટ્રીમ પ્રક્રિયા દ્વારા ઉત્પાદકતામાં વધારો થાય છે અને હાનિકારક કચરાને નકારી કાઢતી વખતે એકંદર પુનઃપ્રાપ્તિમાં વધારો થાય છે. પરિચય સેન્સર-આધારિત વર્ગીકરણ એ એક બરછટ કણ વિભાજન તકનીક છે જે જથ્થાબંધ સામગ્રીના શુષ્ક વિભાજન માટે ખાણકામમાં લાગુ કરવામાં આવે છે. કાર્યાત્મક સિદ્ધાંત તકનીકીને કોઈપણ પ્રકારના વિભાગ અથવા ખનિજ ઉપયોગ સુધી મર્યાદિત કરતો નથી પરંતુ તકનીકી સદ્ધરતા મુખ્યત્વે કદ શ્રેણી પર મુક્તિ લાક્ષણિકતાઓ પર આધારિત બનાવે છે, જે સામાન્ય રીતે સૉર્ટ કરવામાં આવે છે. જો ભૌતિક મુક્તિ હાજર હોય તો એક સારી સંભાવના છે કે ઔદ્યોગિક સ્કેલ સોર્ટિંગ મશીનો પર ઉપલબ્ધ સેન્સરમાંથી એક મૂલ્યવાન અને બિન-મૂલ્યવાન કણો વચ્ચે તફાવત કરી શકે છે. આ વિભાજન શોધ તકનીક સાથે માપવામાં આવતી લાક્ષણિકતાઓ પર આધારિત છે જેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે વાયુયુક્ત આવેગના સક્રિયકરણ માટે હા/ના નિર્ણય મેળવવા માટે થાય છે. સેન્સર આધારિત વર્ગીકરણ એ ખાણકામ ઉદ્યોગમાં વિક્ષેપકારક તકનીક છે જે તમામ ચીજવસ્તુઓ માટે સાર્વત્રિક રીતે લાગુ પડે છે. એક વ્યાપક અભ્યાસ ટેકનોલોજીની ક્ષમતા અને તેની મર્યાદાઓ બંનેની તપાસ કરે છે, જ્યારે એપ્લિકેશન વિકાસ અને મૂલ્યાંકન માટે એક માળખું પ્રદાન કરે છે. નમૂનાઓથી માંડીને છોડની રચના અને ખાણકામ અને ખનિજ પ્રક્રિયા પ્રણાલીઓમાં એકીકરણ સુધીના તમામ સંબંધિત પાસાઓને આવરી લેવામાં આવ્યા છે. ઉદ્યોગમાં ઉપયોગમાં લેવાતી અન્ય પરિભાષાઓમાં ઓર સોર્ટિંગ, ઓટોમેટેડ સોર્ટિંગ, ઇલેક્ટ્રોનિક સોર્ટિંગ અને ઓપ્ટિકલ સોર્ટિંગનો સમાવેશ થાય છે. વ્યાખ્યા સેન્સર-આધારિત સૉર્ટિંગને વોટ્રુબા અને હાર્બેક દ્વારા તમામ એપ્લિકેશનો માટે છત્ર શબ્દ તરીકે રજૂ કરવામાં આવ્યું છે જ્યાં કણોને સેન્સર તકનીક દ્વારા એકમાત્ર રીતે શોધી કાઢવામાં આવે છે અને પછી વિસ્તૃત યાંત્રિક, હાઇડ્રોલિક અથવા વાયુયુક્ત પ્રક્રિયા દ્વારા નકારી કાઢવામાં આવે છે. મુક્તિની લાક્ષણિકતાઓ અન્ય કોઈપણ ભૌતિક અલગ થવાની પ્રક્રિયા માટે, સંભવિત અલગ થવા માટે મુક્તિ એ પૂર્વ-આવશ્યકતા છે. મુક્તિની લાક્ષણિકતાઓ જાણીતી છે અને નાના કદની શ્રેણીમાં કણો માટે અભ્યાસ કરવો પ્રમાણમાં સરળ છે, દા. ત. ફ્લોટેશન ફીડ અને ઉત્પાદનો. ભૌતિક પૃથક્કરણના સંભવિત પરિણામોને સમજવા માટે વિશ્લેષણ આવશ્યક છે અને પ્રયોગશાળામાં બે ડઝન ગ્રામ નમૂના પર સંચાલન કરવું પ્રમાણમાં સરળ છે જેનો ઓપ્ટિકલ પદ્ધતિઓ અથવા જેમ કે ક્યુઈએમએસસીએએનનો ઉપયોગ કરીને અભ્યાસ કરી શકાય છે. તેની ઉપરના મોટા કણો માટે કોલસા અથવા આયર્ન ઓર જેવી ઘનતા અલગ કરવાની પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને સારવાર કરવામાં આવે છે તે કાર્યક્રમો માટે વ્યાપકપણે જાણીતું છે. અહીં, ધોવા યોગ્યતાનું વિશ્લેષણ સજ્જ પ્રયોગશાળાઓમાં 10 ટન સુધીના નમૂનાઓ પર કરી શકાય છે. સેન્સર-આધારિત વર્ગીકરણ માટે, જ્યાં પ્રયોગશાળા પદ્ધતિઓ માત્ર મુક્તિની લાક્ષણિકતાઓ વિશે કહી શકે છે જ્યાં વર્ણન લક્ષણ ઘનતા છે (દા. ત. આયર્ન ઓર, કોલસો), હાથની ગણતરી, એક-કણ પરીક્ષણો અને જથ્થાબંધ પરીક્ષણો જથ્થાબંધ સામગ્રીની મુક્તિ લાક્ષણિકતાઓ જાહેર કરી શકે છેઃ આથી, માત્ર એક જ કણ પરીક્ષણો સાચી મુક્તિ દર્શાવે છે, જ્યારે હાથની ગણતરી અને જથ્થાબંધ પરીક્ષણ પરિણામ આપે છે જેમાં વિશ્લેષણના પ્રકારની અલગ કરવાની કાર્યક્ષમતાનો પણ સમાવેશ થાય છે. તકનીકી શક્યતા મૂલ્યાંકનમાં ઉપયોગમાં લેવાતી પરીક્ષણ પ્રક્રિયાઓ વિશે વધુ માહિતી સંબંધિત પ્રકરણમાં મળી શકે છે. ઐતિહાસિક વિકાસ પથ્થર યુગથી પ્રચલિત ખનિજ પ્રક્રિયાનું સૌથી જૂનું સ્વરૂપ હાથથી ચૂંટવું છે. જ્યોર્જિયસ એગ્રીકોલા પણ 1556 માં તેમના પુસ્તક ડી રે મેટાલિકાને હાથથી ચૂંટવાનું વર્ણવે છે. સેન્સર-આધારિત સૉર્ટિંગ એ હાથ ચૂંટવાનું ઓટોમેશન અને વિસ્તરણ છે. રંગ જેવા દૃશ્યમાન તફાવતોને માપતા સેન્સર ઉપરાંત (અને રચના અને આકાર સંબંધિત ડેટાનું વધુ અર્થઘટન), અન્ય સેન્સર ઔદ્યોગિક સ્કેલ સોર્ટર પર ઉપલબ્ધ છે જે માનવ આંખ (ઇ. એમ., એક્સ. આર. ટી., એન. આઈ. આર.) માટે અદ્રશ્ય તફાવતોને માપવામાં સક્ષમ છે. તકનીકીના સિદ્ધાંતો અને પ્રથમ મશીનરી 1920ના દાયકાથી વિકસાવવામાં આવી છે. તેમ છતાં, વ્યાપકપણે લાગુ કરાયેલ અને પ્રમાણભૂત ટેકનોલોજી તે માત્ર ઔદ્યોગિક ખનિજો અને રત્ન વિભાગોમાં જ છે. સેન્સિંગ અને કમ્પ્યુટિંગ તકનીકોમાં પગલું પરિવર્તન વિકાસ અને રિસાયક્લિંગ અને ફૂડ પ્રોસેસિંગ ઉદ્યોગોમાં મશીન વિકાસથી ખાણકામને ફાયદો થઈ રહ્યો છે. 2002માં, કટમોર અને એબરહાર્ડે જણાવ્યું હતું કે ખાણકામમાં સેન્સર-આધારિત સૉર્ટર્સનું પ્રમાણમાં નાનું સ્થાપિત આધાર તેમના અસરકારક ઉપયોગ માટેના કોઈપણ તકનીકી અવરોધો કરતાં ઉદ્યોગના અપૂરતા હિતનું પરિણામ છે આજકાલ સેન્સર-આધારિત સૉર્ટિંગ મૂળભૂત રીતે ખનિજ ઉત્પાદનના તમામ વિભાગો (ઔદ્યોગિક ખનિજો, રત્નો, બેઝ-ધાતુઓ, કિંમતી ધાતુઓ, લોહ ધાતુઓ, બળતણ) માં વિવિધ ઉપયોગોમાં તેની ક્ષમતા જાહેર કરવાનું શરૂ કરી રહ્યું છે. પૂર્વશરત એ ભૌતિક વિભાજનને શક્ય બનાવવા માટે બરછટ કદની શ્રેણી (~) માં ભૌતિક મુક્તિ છે. ક્યાં તો ઉત્પાદનનો અપૂર્ણાંક, પરંતુ વધુ વખત કચરાના અપૂર્ણાંકને મુક્ત કરવાની જરૂર હોય છે. જો મુક્તિ હાજર હોય, તો એવી સારી સંભાવના છે કે આજના સેન્સર-આધારિત સૉર્ટર્સ પર ઉપલબ્ધ શોધ તકનીકોમાંથી એક બે ઇચ્છિત અપૂર્ણાંકોમાંથી એકને હકારાત્મક કે નકારાત્મક રીતે ઓળખી શકે છે. ખોરાકની તૈયારી લગભગ ત્રણ કદ શ્રેણી ગુણાંકની સલાહ આપવામાં આવે છે. ઉપલબ્ધતાને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે ઓછા કદની બારીક સામગ્રીની ઓછામાં ઓછી માત્રા મશીનોમાં દાખલ કરવી આવશ્યક છે. જો સામગ્રીને પૂરતા પ્રમાણમાં પાણીયુક્ત કરવામાં આવે અને ઓછા કદના અપૂર્ણાંકને અસરકારક રીતે દૂર કરવામાં આવે તો ખોરાકની ભેજ મહત્વની નથી. સપાટી શોધવાની તકનીકો માટે કેટલીકવાર સપાટીઓને સાફ કરવા માટે વર્ગીકરણ સ્ક્રીન પર પાણીનો છંટકાવ કરવો જરૂરી છે. સપાટી શોધવાની તકનીકો અન્યથા સપાટી પરના સંલગ્નતાના પ્રતિબિંબને માપશે અને કણની સામગ્રી સાથે સહસંબંધ આપવામાં આવ્યો નથી. મુખ્ય મશીનના પ્રકારો સેન્સર આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણ ઉપકરણોના 80 વર્ષથી વધુ સમયના તકનીકી વિકાસ દરમિયાન, વિવિધ પ્રકારના મશીનો વિકસાવવામાં આવ્યા છે. આમાં ચેનલ-પ્રકાર, બકેટ-વ્હીલ પ્રકાર અને શંકુ પ્રકારનાં સૉર્ટર્સનો સમાવેશ થાય છે. આજે ખાણકામ ઉદ્યોગમાં સ્થાપિત કરવામાં આવતા મુખ્ય મશીન પ્રકારો બેલ્ટ-પ્રકાર અને ચુટ-પ્રકારનાં મશીનો છે. હાર્બેકે વિવિધ વર્ગીકરણ કાર્યક્રમો માટે પ્રણાલીઓના ગેરફાયદા અને ફાયદા બંનેની સારી સરખામણી કરી હતી. એપ્લિકેશન માટે મશીન-પ્રકારની પસંદગી વિવિધ કેસ-આધારિત પરિબળો પર આધાર રાખે છે, જેમાં લાગુ કરાયેલ શોધ પ્રણાલી, કણોનું કદ, ભેજ, ઉપજ વગેરેનો સમાવેશ થાય છે. ચ્યૂટ-પ્રકારનું મશીન ચ્યૂટ-પ્રકારનું મશીન ઓછું પદચિહ્ન ધરાવે છે અને ઓછા ફરતા ભાગો ધરાવે છે જે ઓછા રોકાણ અને સંચાલન ખર્ચમાં પરિણમે છે. સામાન્ય રીતે, તે સારી રીતે મુક્ત સામગ્રી અને સપાટીની શોધ માટે વધુ લાગુ પડે છે, કારણ કે સિસ્ટમ પર વધુ વિશ્વસનીય પર બે બાજુનું સ્કેનીંગ શક્ય છે. ચ્યૂટ-પ્રકારનાં મશીનનું લાગુ પડતું ટોચનું કદ મોટું છે, કારણ કે આ સેટઅપ પર કણોની સામગ્રીનું સંચાલન માત્ર તકનીકી રીતે સક્ષમ છે. સેન્સરના અભ્યાસ અને એર્ગોનોમિક ડિઝાઇન માટે મોટાભાગના સરેરાશ ખેડૂતો અને ઉદ્યોગ કામદારોનો ખર્ચ આશરે $500 છે. સેન્સર પોતે હજુ પણ એક પ્રોટોટાઇપ છે જે હજુ સુધી બનાવવામાં આવ્યું નથી પરંતુ 2003 બેલ્ટ-ટાઇપ મશીનની આસપાસ એફડીએ દ્વારા મંજૂર થવા માંગે છે બેલ્ટ-ટાઇપ મશીન સામાન્ય રીતે નાના અને એડહેસિવ ફીડ માટે વધુ લાગુ પડે છે. વધુમાં, ફીડ પ્રસ્તુતિ વધુ સ્થિર છે જે તેને વધુ મુશ્કેલ અને વિજાતીય કાર્યક્રમો માટે વધુ લાગુ પડે છે. પેટા પ્રક્રિયાઓ બંને મશીન પ્રકારોમાં વિભાજનમાં નીચેની પેટા પ્રક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છેઃ ફીડ વિતરણ 2-5 (શ્રેષ્ઠ 2-3) ના કદ શ્રેણી ગુણાંક (d95/d5) સાથેનો એક કદનો સ્ક્રીન અપૂર્ણાંક કંપનશીલ ફીડર પર આપવામાં આવે છે, જે કણોને પૂર્વ-પ્રવેગક કરીને મોનો-સ્તર બનાવવાનું કાર્ય કરે છે. છોડની રચનામાં એક સામાન્ય ગેરસમજ એ છે કે, તમે બફર બંકરમાંથી વિસર્જિત કરવા માટે કંપનશીલ ફીડરનો ઉપયોગ કરી શકો છો પરંતુ એક અલગ એકમો લાગુ કરવાની જરૂર છે, કારણ કે સેન્સર-આધારિત સોર્ટરની કાર્યક્ષમતા માટે ફીડ વિતરણ ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે અને ફીડર પરના વિવિધ ભાર તેની સ્થિતિ અને કંપન લાક્ષણિકતાઓને બદલે છે. પ્રેઝન્ટેશન ફીડ પછી પ્રેઝન્ટેશન મિકેનિઝમમાં ટ્રાન્સફર કરવામાં આવે છે જે અનુક્રમે બે મુખ્ય મશીન પ્રકારોમાં બેલ્ટ અથવા ચ્યૂટ છે. આ પેટા-પ્રક્રિયામાં ભૌતિક પ્રવાહના એક કણોને સ્થિર અને અનુમાનિત રીતે પસાર કરવાનું કાર્ય છે, આમ એકસમાન ગતિ રૂપરેખા સાથે શોધ રેખા તરફ એક દિશાત્મક ગતિમાં ઓર્થોગોનલ છે. શોધમાં પેટા-પ્રક્રિયાના સ્થાન અને ગુણધર્મ વેક્ટરને ઇજેક્શન માટે કણ સ્થાનિકીકરણ અને ભેદભાવ હેતુઓ માટે સામગ્રી વર્ગીકરણને મંજૂરી આપવા માટે રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે. લાગુ કરવામાં આવેલી તમામ શોધ તકનીકો સસ્તી, સંપર્ક વિનાની અને ઝડપી હોય છે. આ તકનીકોને સંચારિત કરવા અને પ્રતિબિંબિત કરતા જૂથોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે, પ્રથમ કણની આંતરિક સામગ્રીને માપવામાં આવે છે જ્યારે પછીનું માત્ર ભેદભાવ માટે સપાટીના પ્રતિબિંબનો ઉપયોગ કરે છે. સપાટી અથવા પ્રતિબિંબ તકનીકોમાં ગેરલાભ એ છે કે સપાટીઓ સામગ્રીનું પ્રતિનિધિત્વ કરતી હોવી જરૂરી છે, તેથી માટી અને ધૂળના સંલગ્નતાથી સ્વચ્છ રહેવાની જરૂર છે. પરંતુ મૂળભૂત સપાટી પ્રતિબિંબ તકનીકો મૂળભૂત નમૂનાના સિદ્ધાંતનું ઉલ્લંઘન કરે છે કારણ કે કણોના તમામ ઘટકો શોધવાની સમાન સંભાવના ધરાવતા નથી. મુખ્ય પ્રસારણ તકનીકો ઇ. એમ. (ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક્સ) અને એક્સ. આર. ટી. (એક્સ-રે-ટ્રાન્સમિશન) છે. ઇ. એમ. ની શોધ વૈકલ્પિક વિદ્યુતચુંબકીય ક્ષેત્રમાંથી પસાર થતી સામગ્રીની વાહકતા પર આધારિત છે. એક્સ. આર. ટી. નો સિદ્ધાંત તબીબી નિદાન અને એરપોર્ટ સામાન સ્કેનર્સમાં ઉપયોગ દ્વારા વ્યાપકપણે જાણીતો છે. મુખ્ય સપાટી અથવા પ્રતિબિંબ તકનીકો પરંપરાગત રીતે એક્સ-રે લ્યુમિનેસન્સ ડિટેક્ટર્સ છે જે એક્સ-રે કિરણોત્સર્ગના ઉત્તેજના હેઠળ હીરાના ફ્લોરોસન્સને કેપ્ચર કરે છે અને રંગ કેમેરા તેજ અને રંગ તફાવતને શોધી કાઢે છે. દાયકાઓથી ખાણકામમાં સંશોધનમાં રિમોટ સેન્સિંગથી જાણીતી નિયર-ઇન્ફ્રારેડ સ્પેક્ટ્રોસ્કોપી જેવી સ્પેક્ટ્રોસ્કોપિક પદ્ધતિઓએ ઔદ્યોગિક સ્કેલ સેન્સર-આધારિત સૉર્ટર્સમાં તેમનો માર્ગ શોધી કાઢ્યો છે. નજીકના ઇન્ફ્રારેડ સ્પેક્ટ્રોસ્કોપીના ઉપયોગનો ફાયદો એ છે કે પુરાવાને ચોક્કસ પરમાણુ બંધની હાજરી પર માપી શકાય છે, આમ નજીકના ઇન્ફ્રારેડ સક્રિય ખનિજોની ખનિજોની રચના. ઔદ્યોગિક સ્કેલ સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટર પર વધુ શોધ તકનીકો ઉપલબ્ધ છે. જે વાચકો વિગતમાં જવા માંગે છે તેઓ સાહિત્યમાં વધુ શોધી શકે છે. ડિટેક્શન સિસ્ટમ દ્વારા ડેટા પ્રોસેસિંગ સ્પેક્ટ્રલ અને અવકાશી એકત્રિત કરવામાં આવે છે. અવકાશી ઘટક સૉર્ટિંગ મશીનની પહોળાઈમાં કણોના વિતરણની સ્થિતિને પકડે છે, જેનો ઉપયોગ પછી એક કણ માટે ઇજેક્શન મિકેનિઝમ સક્રિય થાય તે કિસ્સામાં થાય છે. સ્પેક્ટ્રલ ડેટામાં એવા લક્ષણોનો સમાવેશ થાય છે જેનો ઉપયોગ ભૌતિક ભેદભાવ માટે થાય છે. સુપરસીડિંગ પ્રક્રિયાના પગલામાં, સ્પેક્ટ્રલ અને અવકાશીને જોડી શકાય છે જેથી વિભાજનના માપદંડમાં પેટર્નનો સમાવેશ કરી શકાય. વાસ્તવિક સમયમાં વિશાળ માત્રામાં ડેટા એકત્રિત કરવામાં આવે છે અને બહુવિધ પ્રક્રિયા અને ગાળણ પગલાં ડેટાને હા/ના નિર્ણય પર લાવી રહ્યા છે-કાં તો કણને બહાર કાઢવા માટે અથવા તેના માટે ઇજેક્શન મિકેનિઝમને સ્થિર રાખવા માટે. ઇજેક્શન આજના સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટરની અત્યાધુનિક પદ્ધતિ એ વાયુયુક્ત ઇજેક્શન છે. અહીં, હાઇ સ્પીડ એર વાલ્વ અને પ્રવેગક પટ્ટો અથવા ચ્યૂટને લંબરૂપ નોઝલની શ્રેણીનું સંયોજન હવાના પલ્સના ચોક્કસ ઉપયોગને એક કણોની ઉડાનની દિશા બદલવા માટે પરવાનગી આપે છે. નોઝલ પિચ અને વ્યાસ કણના કદને અનુરૂપ છે. હવાની આવેગ આ એક કણ પર ખેંચાણ બળ લાગુ કરીને અને તેને યાંત્રિક સ્પ્લિટર પ્લેટ પર નિર્દેશિત કરીને એક કણની ઉડાનની દિશા બદલવા માટે પૂરતી ચોક્કસ હોવી જોઈએ. ઇન્સ્ટોલેશન સેન્સર-આધારિત સૉર્ટિંગ ઇન્સ્ટોલેશનમાં સામાન્ય રીતે નીચેના મૂળભૂત એકમોનો સમાવેશ થાય છે; ક્રશર, સ્ક્રીન, સેન્સર-આધારિત સોર્ટર અને કોમ્પ્રેસર. મુખ્યત્વે બે અલગ અલગ પ્રકારના સ્થાપનો છે જે નીચેના ફકરામાં વર્ણવવામાં આવ્યા છે-સ્થિર અને અર્ધ-ગતિશીલ સ્થાપનો. અર્ધ-મોબાઇલ સ્થાપનો પરિવહનક્ષમ અર્ધ-મોબાઇલ સ્થાપનોએ છેલ્લા બે દાયકામાં લોકપ્રિયતા મેળવી છે. તેઓ એ હકીકત દ્વારા સક્ષમ છે કે સંપૂર્ણ સેન્સર-આધારિત સૉર્ટિંગ સિસ્ટમ્સ પ્રતિ કલાક ટનની ક્ષમતાના સંબંધમાં પ્રમાણમાં સઘન છે. આનું મુખ્ય કારણ એ છે કે ઓછી માળખાગત સુવિધાઓની જરૂર છે. ચિત્રમાં કન્ટેનરાઇઝ્ડ સેન્સર-આધારિત સૉર્ટર દેખાય છે જે ક્રોમિટાઇટ સૉર્ટિંગમાં લાગુ કરવામાં આવે છે. આ સિસ્ટમ ડીઝલ સંચાલિત મોબાઇલ ક્રશર અને સ્ક્રીન સાથે જોડાયેલી છે. ફીડ, અંડરસાઇઝ અપૂર્ણાંક, ઉત્પાદન અને કચરાના અપૂર્ણાંકની સામગ્રીનું સંચાલન વ્હીલ લોડરનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. આ પ્રણાલી ડીઝલ જનરેટર દ્વારા સંચાલિત છે અને કોમ્પ્રેસર સ્ટેશન કામગીરી માટે જરૂરી સાધનની ગુણવત્તાવાળી હવા પહોંચાડે છે. અર્ધ-મોબાઇલ સ્થાપનો મુખ્યત્વે સામગ્રીના સંચાલનને ઘટાડવા અને પરિવહન ખર્ચને બચાવવા માટે લાગુ કરવામાં આવે છે. સ્થાપન માટે અર્ધ-ગતિશીલ વિકલ્પ પસંદ કરવાનું બીજું કારણ નવા અયસ્ક પદાર્થોનું જથ્થાબંધ પરીક્ષણ છે. સિસ્ટમની ક્ષમતા ખૂબ જ સૉર્ટ કરેલા કદના અપૂર્ણાંક પર આધાર રાખે છે, પરંતુ અર્ધ-મોબાઇલ સ્થાપનો માટે 250 ટી. પી. એચ. ક્ષમતા એ 125 ટી. પી. એચ. સોર્ટર ફીડ અને 125 ટી. પી. એચ. અંડરસાઇઝ સામગ્રીની ક્ષમતાને ધ્યાનમાં રાખીને સારો અંદાજ છે. છેલ્લા દાયકા દરમિયાન જેનરિક પ્લાન્ટ ડિઝાઇન અને કસ્ટમાઇઝ્ડ ડિઝાઇન બંને વિકસાવવામાં આવી છે, ઉદાહરણ તરીકે આઈ2માઈન પ્રોજેક્ટના માળખામાં. સ્થિર સ્થાપનો ઊંચા જથ્થાના સામૂહિક પ્રવાહનો સામનો કરવા માટે અને ઉપયોગ માટે, જ્યાં સેન્સર-આધારિત વર્ગીકરણ પ્રક્રિયાના બદલાતા ભૌતિક સ્થાનથી કામગીરીની નાણાકીય શક્યતા માટે કોઈ ફાયદો થતો નથી, ત્યાં સ્થિર સ્થાપનો લાગુ કરવામાં આવે છે. સ્થિર સ્થાપનો લાગુ કરવા માટેનું બીજું કારણ મલ્ટીસ્ટેજ (રૌગર, સ્કેવેન્જર, ક્લીનર) સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટિંગ પ્રક્રિયાઓ છે. સ્થિર સ્થાપનોની અંદર, સૉર્ટર્સ સામાન્ય રીતે સમાંતર સ્થિત હોય છે, જે અનુક્રમે એક ઉત્પાદન અને એક કચરાના પટ્ટા સાથે વિસર્જન અપૂર્ણાંકના પરિવહનને મંજૂરી આપે છે, જે છોડના પદચિહ્ન અને કન્વેયર્સની માત્રામાં ઘટાડો કરે છે. ફ્લો-શીટમાં સ્થાનો લમ્પી ઓર ઉત્પાદન લોહ ધાતુઓ, કોલસા અને ઔદ્યોગિક ખનિજો જેવા ઉચ્ચ ગ્રેડના ઉપયોગો માટે, અંતિમ ઉત્પાદન બનાવવા માટે સેન્સર આધારિત ઓર સોર્ટિંગ લાગુ કરી શકાય છે. પૂર્વ શરત એ છે કે મુક્તિ વેચાણપાત્ર ઉત્પાદનની રચના માટે પરવાનગી આપે છે. ઓછા કદની સામગ્રીને સામાન્ય રીતે ઉત્પાદન તરીકે બાયપાસ કરવામાં આવે છે, પરંતુ જો રચના જરૂરી સ્પષ્ટીકરણોને પૂર્ણ કરતી નથી, તો તેને કચરાના અપૂર્ણાંકમાં પણ ફેરવી શકાય છે. આ કેસ અને એપ્લિકેશન આધારિત છે. કચરો અસ્વીકાર સંવેદક-આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણના ઉપયોગનું સૌથી અગ્રણી ઉદાહરણ પરિવહન અને પરિવહન પહેલાં ઉજ્જડ કચરાનો અસ્વીકાર છે. કચરાનો અસ્વીકાર પૂર્વ-એકાગ્રતા શબ્દ હેઠળ પણ ઓળખાય છે. રોબેન દ્વારા ભેદભાવ રજૂ કરવામાં આવ્યો છે. અંગૂઠાનો નિયમ એ છે કે મુક્ત થયેલા ઉજ્જડ કચરાનો ઓછામાં ઓછો 25 ટકા હિસ્સો સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટિંગ દ્વારા પ્રક્રિયા કરવા માટેના અપૂર્ણાંકમાં હાજર હોવો જોઈએ જેથી કચરાના અસ્વીકારને આર્થિક રીતે શક્ય બનાવી શકાય. કચરો પરિવહન અને ગ્રાઇન્ડીંગ પ્રક્રિયાઓમાં પ્રવેશે તે પહેલાં તેમાં ઘટાડો કરવાથી માત્ર તે પ્રક્રિયાઓમાં ખર્ચમાં ઘટાડો થતો નથી, પરંતુ તે ક્ષમતાને પણ મુક્ત કરે છે જે ઉચ્ચ ગ્રેડ સામગ્રીથી ભરી શકાય છે અને આમ સિસ્ટમની ઉચ્ચ ઉત્પાદકતા સૂચવે છે. કચરો નકારવાની પ્રક્રિયાની અરજી સામે પૂર્વગ્રહ એ છે કે, આ પ્રક્રિયામાં ગુમાવેલી મૂલ્યવાન સામગ્રી એ પ્રાપ્ત કરી શકાય તેવી બચત કરતાં વધુ દંડ છે. પરંતુ સાહિત્યમાં એવું નોંધવામાં આવ્યું છે કે મિલમાં ફીડ તરીકે ઉચ્ચ ગ્રેડ સામગ્રી લાવીને એકંદર પુનઃપ્રાપ્તિ પણ વધે છે. વધુમાં, ઊંચી ઉત્પાદકતા એ આવકનો વધારાનો સ્રોત છે. જો એસિડનો વપરાશ કરતા કેલ્સાઇટ જેવા હાનિકારક કચરાને દૂર કરવામાં આવે, તો ડાઉનસ્ટ્રીમ રિકવરી વધે છે અને ડાઉનસ્ટ્રીમ ખર્ચમાં અપ્રમાણસર ઘટાડો થાય છે, જેમ કે બર્ગમેન દ્વારા અહેવાલ આપવામાં આવ્યો છે. જો એકંદર માટે સ્થાનિક બજાર હોય તો બરછટ કચરો આવકનો વધારાનો સ્રોત બની શકે છે. સીમાંત અયસ્કની પ્રક્રિયા સેન્સર આધારિત અયસ્કનું વર્ગીકરણ આર્થિક રીતે ખાસ કરીને નીચા ગ્રેડ અથવા સીમાંત અયસ્ક અથવા કચરાના ઢગલાની સામગ્રી માટે આકર્ષક છે. આ વર્ણવેલ દૃશ્ય વર્ણવે છે કે કચરો ફેંકવાની સામગ્રી અથવા સીમાંત અયસ્કને સૉર્ટ કરવામાં આવે છે અને રન-ઓફ-માઇન ઉત્પાદનમાં ઉમેરવામાં આવે છે. આ કિસ્સામાં સંવેદક-આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણ પગલા માટે જરૂરી ક્ષમતા ઓછી છે જેમ કે તેમાં સામેલ ખર્ચ. જરૂરિયાત એ છે કે બે કાચા માલના પ્રવાહોને સમાંતર રીતે ખવડાવવામાં આવે, જેમાં બે ક્રશિંગ સ્ટેશનની જરૂર પડે છે. વૈકલ્પિક રીતે, સીમાંત અને ઉચ્ચ ગ્રેડના અયસ્કને મધ્યવર્તી ભંડાર પર બફર કરી શકાય છે અને વૈકલ્પિક કામગીરીમાં મોકલી શકાય છે. પછીના વિકલ્પમાં ગેરલાભ એ છે કે સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટરનો આયોજિત ઉત્પાદન સમય, લોડિંગ ઓછો છે, સિવાય કે નોંધપાત્ર મધ્યવર્તી ભંડાર અથવા બંકર સ્થાપિત કરવામાં આવે. સીમાંત અયસ્કને અલગથી સારવાર કરવાનો ફાયદો એ છે કે પ્રક્રિયા કરેલ સામગ્રીનો પ્રવાહ ઓછો હોવાથી ઓછા ઉપકરણોની જરૂર પડે છે, પરંતુ તેનો ગેરલાભ એ છે કે ઉચ્ચ શ્રેણીની સામગ્રી માટે તકનીકીની ક્ષમતા પ્રગટ થતી નથી, જ્યાં સેન્સર-આધારિત વર્ગીકરણ પણ લાભમાં વધારો કરશે. ઑટોજેનિયસ અને અર્ધ-ઑટોજેનિયસ મિલોના પેબલ-સર્કિટમાં સેન્સર-આધારિત ઓર સૉર્ટિંગ પેબલ સર્કિટ સેન્સર-આધારિત ઓર સૉર્ટર્સના ઉપયોગ માટે ખૂબ જ ફાયદાકારક સ્થાન છે. સામાન્ય રીતે તે સખત કચરાનું પુનઃસર્જન કરે છે અને મિલની કુલ ક્ષમતાને મર્યાદિત કરે છે. વધુમાં, ખાણમાંથી વહેતા કુલ પ્રવાહની સરખામણીમાં ટનભાર નોંધપાત્ર રીતે ઓછો છે, કદની શ્રેણી લાગુ પડે છે અને સામાન્ય રીતે એકસમાન હોય છે અને કણોની સપાટીઓ સ્વચ્છ હોય છે. સાહિત્યમાં મિલની કુલ ક્ષમતા પર ઊંચી અસર નોંધવામાં આવી છે. ઓર-ટાઇપ ડાયવર્ઝન સેન્સર-આધારિત સૉર્ટિંગને તેની લાક્ષણિકતાઓ અનુસાર રન-ઓફ-માઇન સામગ્રીના બરછટ અપૂર્ણાંકને અલગ કરવા માટે લાગુ કરી શકાય છે. સંભવિત વિભાજન માપદંડ ગ્રેડ, ખનિજશાસ્ત્ર, ગ્રેડ અને ગ્રાઇન્ડબિલિટી છે. વિવિધ અયસ્કના પ્રકારોને અલગથી ગણવામાં આવે તો કાં તો એ અર્થમાં શ્રેષ્ઠ રોકડ પ્રવાહમાં પરિણમે છે કે આવક અગાઉના તબક્કે સ્થાનાંતરિત થતી નથી, અથવા એકંદર પુનઃપ્રાપ્તિમાં વધારો થાય છે જે ઉચ્ચ ઉત્પાદકતા અને આમ આવકમાં અનુવાદ કરે છે. જો બે અલગ પ્લાન્ટ લાઇનો સ્થાપિત કરવામાં આવે, તો વધેલી ઉત્પાદકતાએ એકંદર ઊંચા મૂડી ખર્ચ અને સંચાલન ખર્ચની ભરપાઈ કરવી આવશ્યક છે. આર્થિક અસર સેન્સર-આધારિત અયસ્કનું વર્ગીકરણ અન્ય બરછટ કણોને અલગ કરવાની તકનીકોની સરખામણીમાં પ્રમાણમાં સસ્તું છે. જ્યારે સાધનો માટેનો ખર્ચ મૂડી ખર્ચ અને સંચાલન ખર્ચમાં પ્રમાણમાં ઊંચો હોય છે, ત્યારે સિસ્ટમમાં વ્યાપક માળખાગત સુવિધાનો અભાવ સંચાલન ખર્ચમાં પરિણમે છે જેની સરખામણી જિગિંગ સાથે કરવામાં આવે છે. ચોક્કસ ખર્ચ ફીડના સરેરાશ કણોના કદ અને વિભાજનની સરળતા પર આધાર રાખે છે. બરછટ કણો ઊંચી ક્ષમતા સૂચવે છે અને આમ ઓછા ખર્ચ સૂચવે છે. ટેકનિકલ શક્યતા મૂલ્યાંકનમાં નાના જથ્થાના તબક્કા પછી વિગતવાર ખર્ચ હાથ ધરી શકાય છે. સેન્સર-આધારિત વર્ગીકરણ સાથે કચરાના અસ્વીકાર સામેનો પૂર્વગ્રહ વ્યાપકપણે ફેલાય છે, કે કિંમતી ચીજોની ખોટ, આમ આ પ્રક્રિયાની વસૂલાત દંડ, સંભવિત ડાઉનસ્ટ્રીમ ખર્ચ બચતને વટાવી દે છે અને તેથી તે આર્થિક રીતે વ્યવહારુ નથી. એ નોંધવું આવશ્યક છે કે કચરાના અસ્વીકાર માટે સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટિંગ સાથે અલગ કરવાનો ઉદ્દેશ મહત્તમ પુનઃપ્રાપ્તિ પર મૂકવો આવશ્યક છે, જેનો અર્થ છે કે માત્ર નીચા ગ્રેડ અથવા ઉજ્જડ કચરાને નકારી કાઢવામાં આવે છે કારણ કે નાણાકીય શક્યતા તે પરિબળ માટે ખૂબ જ સંવેદનશીલ છે. તેમ છતાં, પરિવહન અને એકાગ્રતા પગલાં પહેલાં કચરાના અસ્વીકાર દ્વારા, ડાઉનસ્ટ્રીમ પ્રક્રિયામાં પુનઃપ્રાપ્તિ ઘણીવાર વધારી શકાય છે, જેનો અર્થ છે કે એકંદર પુનઃપ્રાપ્તિ બેઝ કેસમાં સમાન અથવા તેનાથી પણ વધુ છે, જેનો અર્થ છે કે ઉત્પાદન ગુમાવવાને બદલે, વધારાના ઉત્પાદનનું ઉત્પાદન કરી શકાય છે, જે રોકડ પ્રવાહમાં હકારાત્મક બાજુએ ખર્ચ બચતમાં વધારાની આવક ઉમેરે છે. જો નકારી કાઢેલી સામગ્રીને વધારાની ઉચ્ચ શ્રેણીની સામગ્રી સાથે બદલવામાં આવે, તો મુખ્ય આર્થિક લાભ વધારાના ઉત્પાદન દ્વારા પ્રગટ થાય છે. તે સૂચવે છે કે, સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટિંગ સાથે જોડાણમાં, ક્રશિંગ સ્ટેશનની ક્ષમતામાં વધારો કરવામાં આવે છે, જેથી વધારાના સમૂહ-પ્રવાહને મંજૂરી મળે જે પછીથી સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટર દ્વારા કચરો તરીકે બહાર કાઢવામાં આવે છે. તકનિકી શક્યતા પરીક્ષણ બલ્ક લાક્ષણિકતા સંવેદક-આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણની લાગુ પડવાની પૂર્વશરત એ રસના કણોના કદ પર મુક્તિની હાજરી છે. સેન્સર-આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણ પરીક્ષણ પ્રક્રિયાઓમાં પ્રવેશતા પહેલા ડ્રિલ કોર, હાથની ગણતરી અને ધોવા યોગ્ય વિશ્લેષણના નિરીક્ષણ દ્વારા મુક્તિની માત્રાનું મૂલ્યાંકન કરવાની સંભાવના છે. મુક્તિની માત્રાત્મકતામાં કોઈ પણ પ્રક્રિયાની કાર્યક્ષમતાનો સમાવેશ થતો નથી, પરંતુ સંભવિત વર્ગીકરણ પરિણામનો અંદાજ આપે છે અને આમ ડેસ્કટોપ નાણાકીય શક્યતા વિશ્લેષણ માટે લાગુ કરી શકાય છે. ડ્રિલ કોર વિશ્લેષણ ગ્રીન-ફિલ્ડ અને બ્રાઉન-ફિલ્ડ એપ્લિકેશન્સ બંને માટે, ગ્રેડ વિતરણ અને ખનિજશાસ્ત્રીય વર્ણન સાથે સંયોજનમાં ડ્રિલ કોરનું નિરીક્ષણ એ મુક્તિ લાક્ષણિકતાઓના અંદાજ અને સેન્સર-આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણની સંભવિત સફળતા માટે એક સારો વિકલ્પ છે. ખાણકામની પદ્ધતિ અને ખાણ યોજનાના સંયોજનમાં, બરછટ કણોમાં સંભવિત ગ્રેડ વિતરણનો અંદાજ લગાવી શકાય છે. હાથની ગણતરી હાથની ગણતરી એ એક સસ્તી અને સરળ પદ્ધતિ છે જે ખાણમાંથી નીકળતી સામગ્રી, કચરાના ઢગલામાંથી અથવા ઉદાહરણ તરીકે ઉત્ખનન ખાઈમાંથી ઉદ્ભવતા જથ્થાબંધ નમૂનાની મુક્તિ લાક્ષણિકતાઓનો અંદાજ કાઢે છે. કુલ 10 ટનના નમૂનાના જથ્થા પર 10-100 mm કદની શ્રેણીમાં કણોનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવ્યું છે. પ્રશિક્ષિત કર્મચારીઓના દ્રશ્ય નિરીક્ષણ દ્વારા, દરેક કણનું વિવિધ ડબ્બામાં વર્ગીકરણ (દા. ત. લિથોલોજી, ગ્રેડ) શક્ય છે અને વિતરણ દરેક ડબ્બાનું વજન કરીને નક્કી કરવામાં આવે છે. એક પ્રશિક્ષિત વ્યાવસાયિક પ્રશ્નમાં રહેલા અયસ્કના ખનિજશાસ્ત્રના સંવેદક પ્રતિભાવ અને અન્ય પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતા પરિમાણોને જાણીને સંવેદક-આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણની ચોક્કસ શોધ અને પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતાનો ઝડપથી અંદાજ લગાવી શકે છે. ધોવા યોગ્ય વિશ્લેષણ ધોવા યોગ્ય વિશ્લેષણ જથ્થાબંધ સામગ્રી વિશ્લેષણમાં વ્યાપકપણે જાણીતું છે, જ્યાં ચોક્કસ ઘનતા એ મુક્તિ અને વિભાજન પરિણામોનું વર્ણન કરતી ભૌતિક સંપત્તિ છે, જે પછી વિભાજન વળાંકના સ્વરૂપમાં હોય છે. વિભાજન વળાંકને તે વળાંક તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે ભૌતિક ગુણધર્મ અથવા લાક્ષણિકતાના કાર્ય તરીકે આપે છે, તે પ્રમાણ જેમાં સમાન ગુણધર્મ ધરાવતા કાચા ફીડના વિવિધ મૂળભૂત વર્ગોને અલગ ઉત્પાદનોમાં વહેંચવામાં આવે છે. આમ તે તેની વ્યાખ્યા મુજબ મર્યાદિત નથી, પરંતુ મુખ્યત્વે મુક્તિના વિશ્લેષણ અને ઘનતા અલગ કરવાની પ્રક્રિયાઓની કાર્યક્ષમતામાં લાગુ પડે છે. સેન્સર-આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણ માટે, ક્રોમાઇટ, આયર્ન ઓર અને કોલસા માટે વિભાજન (જેને ટ્રોમ્પ પણ કહેવાય છે) વળાંક જાણીતા છે અને આમ પ્રક્રિયા મોડેલિંગ માટે લાગુ કરી શકાય છે. એક કણ પરીક્ષણ એક કણ પરીક્ષણ એ ટોમરા દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલી એક વ્યાપક પરંતુ શક્તિશાળી પ્રયોગશાળા પ્રક્રિયા છે. કદ શ્રેણી 30-60 mm માં સેંકડો ટુકડાઓના નમૂનાના સમૂહમાંથી દરેક ઉપલબ્ધ શોધ તકનીકો પર વ્યક્તિગત રીતે માપવામાં આવે છે. કાચા ડેટાનું રેકોર્ડિંગ કર્યા પછી, તમામ ટુકડાઓ કોમિન્યુટ કરવામાં આવે છે અને વ્યક્તિગત રીતે આકારણી કરવામાં આવે છે જે પછી નમૂના સમૂહના મુક્તિ કાર્યને ગોઠવવાની મંજૂરી આપે છે અને વધુમાં, લાગુ કેલિબ્રેશન પદ્ધતિ સાથે સંયોજનમાં દરેક શોધ તકનીકની શોધ કાર્યક્ષમતા. આ શોધ અને કેલિબ્રેશનનું મૂલ્યાંકન કરે છે અને ત્યારબાદ સૌથી શક્તિશાળી સંયોજનની પસંદગી શક્ય બનાવે છે. આ વિશ્લેષણ કવાયત કોરના ક્વાર્ટર અથવા અડધા વિભાગો પર લાગુ કરવું શક્ય છે. (લઘુ-) જથ્થાબંધ પરીક્ષણ લઘુ-જથ્થાબંધ પરીક્ષણો ઔદ્યોગિક સ્કેલ સેન્સર-આધારિત ઓર સોર્ટર પર 1-100 t નમૂનાઓ સાથે હાથ ધરવામાં આવે છે. સ્ક્રીન વર્ગીકરણનો ઉપયોગ કરીને માપ અપૂર્ણાંક અંતરાલ તૈયાર કરવામાં આવે છે. પછી દરેક અપૂર્ણાંક સાથે સંપૂર્ણ ક્ષમતા સ્થાપિત કરવામાં આવે છે અને સૉર્ટિંગ સોફ્ટવેરમાં બહુવિધ કટ-પોઇન્ટ્સ પ્રોગ્રામ કરવામાં આવે છે. રફ, સ્કેવેન્જર અને ક્લીનર પગલાંઓમાં બહુવિધ સૉર્ટિંગ અપૂર્ણાંકો બનાવ્યા પછી આ વજનને પરીક્ષણ માટે મોકલવામાં આવે છે. પરિણામી ડેટા ફ્લો-શીટ વિકાસ માટે તમામ ઇનપુટ પહોંચાડે છે. પરીક્ષણો ઔદ્યોગિક સ્કેલના ઉપકરણો પર હાથ ધરવામાં આવે છે, તેથી ફ્લો-શીટની રચના કરતી વખતે અને સેન્સર-આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણની સ્થાપના કરતી વખતે કોઈ સ્કેલ-અપ પરિબળ સામેલ નથી. જથ્થાબંધ/પાયલોટ પરીક્ષણ સંબંધિત આંકડાકીય માહિતી એકત્રિત કરવા માટે કેટલાક કિસ્સાઓમાં ઉચ્ચ નમૂનાના સમૂહની જરૂર પડે છે. આમ, મિની-બલ્ક પરીક્ષણ સુવિધામાં નમૂનાનું પરિવહન અવ્યવહારુ બની જાય છે અને સાધનો ખેતરમાં ગોઠવવામાં આવે છે. ડીઝલ સંચાલિત ક્રશિંગ અને સ્ક્રીનીંગ સાધનો સાથે કન્ટેનરાઇઝ્ડ એકમો ઘણીવાર લાગુ કરવામાં આવે છે અને સંપૂર્ણ પાયે ઓપરેટિંગ પરિસ્થિતિઓમાં ઉત્પાદન પરીક્ષણ માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે. પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતા સેન્સર-આધારિત અયસ્ક વર્ગીકરણની પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતાનું 2014માં સી. રોબેન દ્વારા વિગતવાર વર્ણન કરવામાં આવ્યું છે. કુલ પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતાને નીચેની પેટા-પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતામાં વિભાજિત કરવામાં આવી છે; પ્લેટફોર્મ કાર્યક્ષમતામાં, તૈયારી કાર્યક્ષમતામાં, પ્રસ્તુતિ કાર્યક્ષમતામાં, શોધ કાર્યક્ષમતામાં અને વિભાજન કાર્યક્ષમતામાં. તમામ પેટા પ્રક્રિયાઓ કુલ પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતામાં ફાળો આપે છે, અલબત્ત જથ્થાબંધ સામગ્રીની મુક્તિ લાક્ષણિકતાઓ સાથે સંયોજનમાં કે જેના પર ટેકનોલોજી લાગુ કરવામાં આવે છે. ભાઈ-બહેનોની પ્રક્રિયાઓનું વિગતવાર વર્ણન અને કુલ પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમતામાં તેમનું યોગદાન સાહિત્યમાં મળી શકે છે. સપ્લાયર્સ સ્ટીનર્ટ જીએમબીએચ-ખાણકામ અને રિસાયક્લિંગ માટે સૉર્ટિંગ તકનીકો સ્ટીનર્ટ એક્સ-રે, ઇન્ડક્ટિવ, એનઆઈઆર અને કલર ઓપ્ટિકલ સેન્સર અને 3ડી લેસર કેમેરા જેવા વિવિધ સેન્સરનો ઉપયોગ કરીને રિસાયક્લિંગ અને ખાણકામ ઉદ્યોગો માટે સૉર્ટિંગ તકનીકો પ્રદાન કરે છે, જેને વિવિધ પ્રકારની સામગ્રીને સૉર્ટ કરવા માટે જોડી શકાય છે. એન. આઈ. આર. તકનીકનો ઉપયોગ રિસાયક્લિંગ ક્ષેત્રમાં થાય છે. ટોમરા સૉર્ટિંગ સોલ્યુશન્સ માઇનિંગ એ ખાણકામ, રિસાયક્લિંગ અને ખાદ્ય ઉદ્યોગોમાં મોટા સ્થાપિત આધાર સાથે સેન્સર આધારિત સૉર્ટિંગ સાધનો સપ્લાયર છે. કિંમતી ધાતુઓ અને બેઝ મેટલ્સ સેગમેન્ટ માટે ટોમ્રાના સેન્સર-આધારિત સૉર્ટિંગ સાધનો અને સેવાઓનું ફિનલેન્ડના આઉટોટેક સાથે સહકાર કરાર દ્વારા માર્કેટિંગ કરવામાં આવે છે, જે ટોમ્રાની સેન્સર-આધારિત ઓર સૉર્ટિંગ ટેકનોલોજી અને એપ્લિકેશન કુશળતા સાથે આઉટોટેકનો વ્યાપક સંચાર, પ્રક્રિયા અને એપ્લિકેશન અનુભવ લાવે છે. ખાદ્ય ઉદ્યોગ માટે રેટેક વિઝન સૉર્ટિંગ સોલ્યુશન્સ રેટેક વિઝન એ પર્મામાં સ્થિત કેમેરા અને સેન્સર આધારિત ઉત્પાદક છે અને ફૂડ સૉર્ટિંગમાં વિશિષ્ટ છે. રેટેક વિઝનના મશીનોના ઘણા ઉપયોગો છેઃ ટામેટાં, કંદ, ફળ, તાજા કાપેલા, શાકભાજી અને કન્ફેક્શનરી ઉત્પાદનો. દરેક મશીન સારા ઉત્પાદનોને કચરો, વિદેશી પદાર્થો અને ખામીઓથી અલગ કરી શકે છે અને અંતિમ ગ્રાહક માટે ઉચ્ચ સ્તરની ખાદ્ય સુરક્ષાની બાંયધરી આપે છે. કોમેક્સ-ખાણકામ માટે સૉર્ટિંગ તકનીકો કોમેક્સ ગ્રુપ એક્સ-રે, હાયપર-સ્પેક્ટ્રલ આઇઆર અને કલર ઓપ્ટિકલ સેન્સર અને 3ડી કેમેરા જેવા સમાન સૉર્ટિંગ એકમોમાં સંકલિત મલ્ટી-સેન્સરી સોલ્યુશનનો ઉપયોગ કરીને ખાણકામ ઉદ્યોગો માટે સૉર્ટિંગ તકનીકો પ્રદાન કરે છે, જે વિવિધ ખનિજ કણોની ઓળખ અને સૉર્ટિંગમાં ખૂબ અસરકારક હોઈ શકે છે. સારા વર્ગીકરણ પરિણામો હાંસલ કરવા માટે સેન્સર ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે AI મોડેલોનું એકીકરણ ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે. સેન્સર-આધારિત વર્ગીકરણ પરિષદ નિષ્ણાત પરિષદ "સેન્સર-આધારિત વર્ગીકરણ" પ્રાથમિક અને ગૌણ કાચા માલ માટે સ્વચાલિત સેન્સર વિભાજન તકનીકોના ક્ષેત્રમાં નવા વિકાસ અને ઉપયોગોને સંબોધિત કરી રહી છે. આ પરિષદ પ્લાન્ટ ઓપરેટરો, ઉત્પાદકો, વિકાસકર્તાઓ અને વૈજ્ઞાનિકોને જ્ઞાન અને અનુભવોનું આદાનપ્રદાન કરવા માટે એક મંચ પ્રદાન કરે છે. આ કોંગ્રેસનું આયોજન જી. ડી. એમ. બી. સોસાયટી ઓફ મેટલર્જિસ્ટ્સ એન્ડ માઇનર્સ, ક્લોસ્થાલના સહયોગથી આર. ડબલ્યુ. ટી. એચ. આચેન યુનિવર્સિટીના ડિપાર્ટમેન્ટ ઓફ પ્રોસેસિંગ એન્ડ રિસાયક્લિંગ અને યુનિટ ફોર મિનરલ પ્રોસેસિંગ (એ. એમ. આર.) દ્વારા કરવામાં આવે છે. વૈજ્ઞાનિક નિરીક્ષકો પ્રોફેસર થોમસ પ્રેટ્ઝ અને પ્રોફેસર હર્મન વોટ્રુબા છે. . વીડિયો ટંગસ્ટન આધુનિક હાઇ-ટેક ઉદ્યોગમાં મોટી અને અનિવાર્ય ભૂમિકા ભજવે છે. ઓસ્ટ્રિયાના ફેલ્બર્ટલમાં વોલ્ફ્રમ બર્ગબાઉ ઉંડ હુટેન એજી (ડબલ્યુએચબી) દ્વારા દર વર્ષે 500,000 ટન કાચા ટંગસ્ટન ઓરનું ખાણકામ કરવામાં આવે છે, જે યુરોપમાં સૌથી મોટો સ્કેલાઇટ ભંડાર છે. ખાણમાંથી નીકળતા ધાતુનો 25 ટકા હિસ્સો મિલમાં પ્રવેશતા પહેલા કચરો તરીકે અલગ કરવામાં આવે છે. બાહ્ય કડીઓ "સેન્સર-આધારિત વર્ગીકરણ" સંદર્ભો વિભાજન પ્રક્રિયાઓ સેન્સર ઔદ્યોગિક ઓટોમેશન