<title>Near-IR optical process sensor for electric arc furnace pollution control and energy efficiency</title>
Notice bibliographique
Résumé
12 An optical near-IR process sensor for electric arc furnace pollution control and energy efficiency has been proposed. A near-infrared laser has performed simultaneous in-situ measurements of CO (1577.97 nm), H<SUB>2</SUB>O (1577.8 nm and 1578.1 nm) and temperature in the exhaust gas region above a laboratory burner fueled with methane and propane. The applicable range of conditions tested is representative of those found in a commercial electric arc furnace and includes temperatures from 1250 - 1750 K, CO concentrations from 0 to 10% and H<SUB>2</SUB>O concentrations from 3 to 27%. Two- tone frequency modulation was used to increase the detection sensitivity. An analysis of the method's accuracy has been conducted using 209 calibration and 105 unique test burner setpoints. Based on the standard deviation of differences between optical predictions and independently measured values, the minimum accuracy of the technique has been estimated as 36 K for temperature, 0.47% for CO and 3.4% for H<SUB>2</SUB>O. This accuracy is sufficient for electric arc furnace control. The sensor's ability to non-intrusively measure CO and temperature in real time will allow for improved process control in this application.
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 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) | 0,000 | 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 ».