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Enregistrement W2054428838 · doi:10.1002/srin.201200050

Numerical Simulation of Fluid Flow in Bath during Combined Top and Bottom Blowing VOD Refining Process of Stainless Steel

2012· article· en· W2054428838 sur OpenAlexaboutno aff
Ji‐He Wei, Lin Zeng

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuyereRefining (metallurgy)TurbulenceNozzleMechanicsTurbulence kinetic energyFlow (mathematics)Materials scienceMixing (physics)DecarburizationWork (physics)Kinetic energyMetallurgyThermodynamicsPhysicsBlast furnaceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The fluid flow in a bath in combined top and bottom blowing vacuum‐oxygen decarburization (VOD) refining process of stainless steel has numerically been simulated. The three‐dimensional mathematical model used is essentially based on that proposed in our previous work for the flow in combined side and top blowing argon‐oxygen decarburization (AOD) process, but considering the influence of reduced ambient pressure. Applying it to the flow in the bath of a 120 t VOD vessel under the refining conditions, the results present that the model can fairly well simulate and estimate the flow phenomena. The flow pattern of molten steel in the bath with the combined blowing is a composite result under the common action of the jets from a three‐hole Laval top lance and gas bottom blowing streams. The jets have a leading role on it; the molten steel in the whole bath is in vigorous stirring and circulatory motion during the blowing process. The streams do not alter the basic features of the gas agitation and liquid flow, but can evidently change the local flow pattern of the liquid and increase its turbulent kinetic energy to a certain extent. The flow field and turbulent kinetic energy distribution in the combined blowing with three tuyeres are more uniform than those in the blowing with double tuyeres. Increasing properly the tuyere eccentricities is of advantage for improving the velocity and turbulent kinetic energy distributions, the stirring and mixing result in the practical VOD refining process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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