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Enregistrement W2028431457 · doi:10.2355/isijinternational.44.1554

Growth Rate and Phase Composition of Oxide Scales during Hot Rolling of Low Carbon Steel

2004· article· en· W2028431457 sur OpenAlexaff
Vladimir V. Basabe, Jerzy A. Szpunar

Notice bibliographique

RevueISIJ International · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWüstiteHematiteMagnetiteOxideIron oxideMaterials scienceAtmospheric temperature rangeMetallurgyOxidizing agentCarbon steelPhase (matter)Analytical Chemistry (journal)MineralogyChemistryThermodynamicsCorrosionChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rate of scale growth on low carbon steel in air over the temperature range 600-1200°C and the phase composition changes that occur between 750-1 200°C were investigated.The low carbon steel was oxidized with the air velocity of 4.2 cm/s in order to approximate the formation of secondary and tertiary scales in hot rolling.In addition, some experiments were performed with a lower air velocity of 0.14 cm/s.Above 1 000°C, with the air velocity of 4.2 cm/s, a transition from a parabolic rate of oxidation to a linear rate of oxidation was observed as the temperature increased.This transition in oxidizing mechanisms was related to the porosity of the oxide scale.The phase composition of the oxide scales changed with temperature and time.For the initial 30 s of oxidation, wustite was the predominant phase in the temperature range 800-1 200°C and as oxidation proceeded, the percentages of magnetite and hematite increased.The homogeneity of the oxide decreased as the oxidation temperature increased.At 850°C, with the air velocity of 4.2 cm/s, the oxide was homogeneous, and for the first 120 s of oxidation, the oxide had a high percentage of wustite and a low percentage of hematite.This indicates that 850°C is the ideal temperature for the finishing strip mill in order to reduce work roll wear and surface defects.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations60
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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