Mould heat transfer and continuously cast billet quality with mould flux lubrication Part 1 Mould heat transfer
Notice bibliographique
Résumé
With the drive to cast higher quality, many minimills are adopting mould powder as a lubricant for the continous casting of steel billets. Over the past three decades considerable experience has been accumulated on the relationship between mould behaviour and billet quality for oil lubrication, but comparatively few studies have been conducted for mould powder lubrication. This study, conducted at a Canadian minimill, involved instrumenting four faces of a copper mould with thermocouples and monitoring mould temperatures during casting of 208 × 208 mm billets with mould flux lubrication. Billet samples were also taken to coincide with periods of measurements. Mould temperatures were monitored for two different mould powder compositions, for different mould oscillation frequencies, two mould cooling water velocities, and a range of steel compositions. An inverse heat conduction model was developed to calculate mould heat transfer from the measured temperatures. In this paper, which is the first part of a two part series, details of the inverse heat conduction model and mould heat transfer data are presented. The results obtained for mould flux lubrication have been compared with those for mould heat transfer for oil lubrication. For peritectic steels, with carbon content in the range 0·12–0·14%, it was found that lubricant type has little influence on the measured mould heat flux distribution at the centreline of a face. The peak mould heat flux was found to be approximately 2500 kW m-2 . In contrast, for medium carbon steels, mould heat transfer with mould powder was significantly lower than when oil was employed as a lubricant. For instance, at the meniscus, the peak heat flux with mould powder was approximately 2500 kW m-2 , which was half that recorded with oil as a lubricant. The influence of oscillation frequency, mould cooling water velocity, and mould powder type on mould heat flux has also been presented.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».