MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2023666829 · doi:10.2355/isijinternational.53.782

Physical and Mathematical Models of Vortex Flows During The Last Stages of Steel Draining Operations from a Ladle

2013· article· en· W2023666829 sur OpenAlexaff
R. D. Morales, Omar Dávila-Maldonado, Ismael Calderón, Ken Morales-Higa

Notice bibliographique

RevueISIJ International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesComisión de Operación y Fomento de Actividades Académicas, Instituto Politécnico Nacional
Mots-clésLadleVortexMechanicsBuoyancySink (geography)NozzleEntrainment (biomusicology)Sump (aquarium)Water modelAir entrainmentHeat transferMaterials scienceMetallurgyEngineeringMechanical engineeringChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slag entrainment during steel teeming-drain operations from a steel ladle impacts negatively steel cleanliness and quality. In the present work water modeling and mathematical simulations using a multiphase model for momentum and heat transfer were employed to understand the mechanisms of vortex funnel drain and sink drain flows. The critical bath height for vortex development increases with steel throughput and valve gate opening. Six stages during vortex development are identified, passing from a dimple formation on the bath surface until sink drain which begins when the bath level has the same magnitude as the nozzle diameter. This later drain pattern is independent from any other teeming-draining variable being only a function of the bath height and nozzle diameter; when they are about the same the metal-interface collapses. The temperature gradients originated by the heat losses of the ladle to the surroundings provide buoyancy forces that are large enough to influence liquid motion in the ladle. At large bath levels steel observes long-vertical recirculating flows and at low bath levels these flows change to horizontal-circular recirculating flows that become a seed for later vortex development. These buoyancy forces increase the critical height for vortex development and slag entrainment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueISIJ InternationalMême sujetMetallurgical Processes and ThermodynamicsTravaux en français237 207