A Review of Fluid Flows in Liquid Metal Processing and Casting Operations
Notice bibliographique
Résumé
Fluid flows have proved to be an integral part of many metallurgical processing operations. Metal, slag, and gas flows invariably affect the viability, effectiveness, and efficiency, of our reactor vessels. The performance characteristics of our blast furnaces and steelmaking vessels, such as BOF's, OBM's, ladles, tundishes, and the moulds of continuous casting machines, are all strongly influenced by such flows. Similarly, liquid metal quality and cast micro-structures, are also bound up with the way fluids have flowed and interacted. In all these aspects, the rapid evolution in our techniques and abilities to mathematically and physically model single and multi-phase flows and their attendant heat and mass transfer processes, have contributed significantly to our understanding, and ability, to control and improve these metallurgical processing operations, and to develop new and better processes. The evolution and application of computational fluid dynamics (CFD) over the past four decades has been particularly impressive. The author's many fine Japanese graduate students have made very valuable contributions to this new field of research for Process Metallurgists, as well as to the founding and scientific support of the McGill Metals Processing Centre, MMPC, following their return to Japan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».