कैलिब्रेट करने के लिए, या कैलिब्रेट करने के लिए नहीं; यह सवाल है!

द्वारा: मार्क वैगनर

कैलिब्रेट करने के लिए, या कैलिब्रेट करने के लिए नहीं; यह सवाल है। और अपने ऑनलाइन थोक सामग्री विश्लेषण प्रणाली को स्थापित करने से पहले पूछना एक महत्वपूर्ण प्रश्न है, चाहे आप किसी भी उद्योग में हों। यह लेख आपको यह पता लगाने में मदद करेगा कि अंशांकन आपकी सबसे अच्छी शर्त क्यों हो सकती है या नहीं, और क्या आप मूल्य देखेंगे आपके सिस्टम को कैलिब्रेट करने में। अधिक जानकारी के लिए छलांग के बाद पढ़ें।

छवि-आधारित रॉक विखंडन विश्लेषण प्रौद्योगिकी के साथ कमियों में से एक कन्वेयर बेल्ट पर चल रहे अंतर्निहित सामग्री का विश्लेषण करने में असमर्थता है। इसलिए, सामान्य परिस्थितियों में, अंशांकन के बिना, छवि विश्लेषण का उपयोग करते समय ठीक सामग्री का आमतौर पर कम प्रतिनिधित्व किया जाता है। विस्फोट विखंडन विश्लेषण के लिए भी यही बात कही जा सकती है, लेकिन मैं इस पर थोड़ी देर बाद लेख में बात करूंगा।

यदि फोटो विश्लेषण प्रौद्योगिकियां शीर्ष परत पर सामग्री का प्रतिनिधित्व करती हैं, और अंतर्निहित सामग्री का कम प्रतिनिधित्व करती हैं, तो एक ऑपरेशन कैलिब्रेट करके इस कमी की भरपाई कर सकता है। (अंशांकन पर कैसे-कैसे मार्गदर्शन के लिए, इस लिंक को देखें)।

जिस तरह से मैं इसे देखता हूं, एक टूटे हुए रिकॉर्ड की तरह बहुत ज्यादा आवाज किए बिना, कैलिब्रेटेड फोटो विश्लेषण प्रौद्योगिकियां दोनों दुनिया में सर्वश्रेष्ठ लेती हैं: मात्रा और गुणवत्ता। याद रखना? (यदि आपने इससे संबंधित अन्य ब्लॉग पोस्ट नहीं पढ़ी है, तो क्लिक करें यहां).

निम्नलिखित परिदृश्य को एक उदाहरण के रूप में लें: कंपनी एबीसी कण आकार विश्लेषण के आधार पर एसएजी फ़ीड को समायोजित करना चाहती है। ऐसा करने से, उन्हें यह जानने की जरूरत है कि कब भंडार से बारीक सामग्री खींचनी है और कब मोटे सामग्री को निकालना है। अंशांकन प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए थोक सामग्री के उचित "मिश्रण" की अनुमति देता है।

Swebrec और Rosin-Rammler फ़ंक्शंस वितरण वक्र को ठीक सामग्री के लिए सटीक रूप से क्षतिपूर्ति करने के लिए समायोजित करने के लिए बहुत अच्छे हैं ...

यदि ऐसा है, तो आप अंशांकन प्रक्रिया पर पुनर्विचार करना चाह सकते हैं। मुझे समझाने की अनुमति दें:

एक कैलिब्रेटेड सिस्टम शीर्ष परत के नीचे सामग्री के बारे में कुछ धारणा बना रहा है, और वितरण वक्र को समायोजित करने का प्रयास करते समय आपके मोटे भौतिक अंशों को भी पूर्वाग्रहित कर सकता है। इसलिए, यदि आप एक कन्वेयर बेल्ट को बंद करने की योजना बना रहे हैं यदि यह x आकार से अधिक सामग्री का पता लगाता है, तो आप अपने परिणामों को पूर्वाग्रहित करने का मौका लेने पर पुनर्विचार करना चाह सकते हैं। इसके बजाय, एक गैर-कैलिब्रेटेड सिस्टम आपको बहुत उपयोगी डेटा प्राप्त करने जा रहा है जो आपको आउट-ऑफ-स्पेक रीडिंग को रोकने/शुरू/कार्य करने और आपकी प्रक्रिया को अनुकूलित करने की अनुमति देगा।

क्लाइंट के कैलिब्रेट न करने के अन्य कारण?

जब सामग्री बहुत बड़ी होती है, तो सामग्री का मैन्युअल रूप से नमूना लेना अधिक कठिन होता है, और यह लागत-निषेधात्मक हो सकता है। यह समस्या अक्सर एप्लिकेशन के ब्लास्टिंग एंड पर उत्पन्न होती है, जहां ब्लास्ट ऑप्टिमाइजेशन सामग्री के आकार में सापेक्ष परिवर्तनों का पता लगाने पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

क्रशर के बाद के विश्लेषण के लिए, कुछ क्लाइंट सामग्री के आकार में सापेक्ष वृद्धि से लाइनर पहनने का पता लगाते हैं, इसलिए अंशांकन को अनावश्यक बनाते हैं।

संक्षेप में, अंशांकन का निश्चित रूप से खनन और कुल उद्योगों के अंदर उपयोग होता है, और अधिक विशेष रूप से, जब बेहतर सामग्री आकार विवाद का एक आवश्यक हिस्सा होता है; हालांकि, आपकी प्रक्रिया को अनुकूलित करने और सापेक्ष परिवर्तन को ट्रैक करने के लिए अनलिब्रेटेड सिस्टम अभी भी बहुत उपयोगी हैं।

हैप्पी क्रशिंग!