European Industrial Doctorate in future efficient minerals analysis, processing and training

Informations projet

MetalIntelligence

N° de convention de subvention: 722677

DOI

10.3030/722677

Projet clôturé

Date de signature de la CE 1 Août 2016

Date de début 1 Septembre 2016

Date de fin 31 Août 2020

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 1 596 958,56

Contribution de l’UE

€ 1 596 958,56

Coordonné par

THE PROVOST, FELLOWS, FOUNDATION SCHOLARS & THE OTHER MEMBERS OF BOARD, OF THE COLLEGE OF THE HOLY & UNDIVIDED TRINITY OF QUEEN ELIZABETH NEAR DUBLIN
Ireland

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Other (10)

New materials modules for reflective light microscopy on UK Virtual Microscope
Induction meeting

Induction week for all ESRs and members of the consortium

Numerical algorithm that empirically predicts the feedback loop between plant inputs and outputs
Awarding of doctoral degrees
Quantification of Ni and Mo content in pyrite
ESR position advertised

All 6 ESRs positions to be advertised

Multiple method estimation of modal mineralogy
MetalIntelligence final conference
High-resolution X-ray tomographaphic characterisation of ore samples
Project website and social media

Set up of project website and social media accounts

Websites, patent fillings, videos etc. (2)

New versions of on-line mining games
ESR short movies

Short movies about each of the ESRs research

Documents, reports (1)

PhD theses

PhD theses submitted

Publications

Peer reviewed articles (4)

Application of machine learning techniques in mineral phase segmentation for X-ray microcomputed tomography (µCT) data

Auteurs: Pratama Istiadi Guntoro, Glacialle Tiu, Yousef Ghorbani, Cecilia Lund, Jan Rosenkranz
Publié dans: Minerals Engineering, Numéro 142, 2019, Page(s) 105882, ISSN 0892-6875
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.mineng.2019.105882

X-ray Microcomputed Tomography (µCT) for Mineral Characterization: A Review of Data Analysis Methods

Auteurs: Pratama Istiadi Guntoro, Yousef Ghorbani, Pierre-Henri Koch, Jan Rosenkranz
Publié dans: Minerals, Numéro 9/3, 2019, Page(s) 183, ISSN 2075-163X
Éditeur: MDPI
DOI: 10.3390/min9030183

Textural Quantification and Classification of Drill Cores for Geometallurgy: Moving Toward 3D with X-ray Microcomputed Tomography (µCT)

Auteurs: Pratama Istiadi Guntoro, Yousef Ghorbani, Alan R. Butcher, Jukka Kuva, Jan Rosenkranz
Publié dans: Natural Resources Research, 2020, ISSN 1520-7439
Éditeur: Kluwer Academic/Plenum Publishers
DOI: 10.1007/s11053-020-09685-5

Repurposing legacy metallurgical data Part I: A move toward dry laboratories and data bank

Auteurs: Yousef Ghorbani, Glen T. Nwaila, Steven E. Zhang, Martyn P. Hay, Lunga C. Bam, Pratama Istiadi Guntoro
Publié dans: Minerals Engineering, Numéro 159, 2020, Page(s) 106646, ISSN 0892-6875
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.mineng.2020.106646