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Enregistrement W2065835459 · doi:10.1002/srin.201000157

Interfacial Reaction between Refractory Materials and Metallurgical Slags containing Fluoride

2010· article· en· W2065835459 sur OpenAlexaff
J.H. Park, Min Oh Suk, In‐Ho Jung, Muxing Guo, Bart Blanpain

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMetallurgySlag (welding)CorrosionDissolutionCubic zirconiaElectron microprobeLimeMagnesiumCeramicChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Interfacial reaction between refractory materials such as zirconia, magnesia and doloma brick, and the metallurgical slags of the CaO‐SiO 2 ‐MgO‐CaF 2 system with varying CaF 2 content were investigated at high temperatures using various methodologies with static and dynamic modes. To figure out the corrosion mechanism due to interfacial reaction with the slag, the slag characteristics were examined in terms of flow temperature and viscosity and the corroded interface of zirconia, magnesia and doloma refractories were analyzed by SEM‐EDS and EPMA. With an addition of CaF 2 , three different layers were formed at the interface between slag and zirconia refractory. Furthermore, the corrosion of zirconia refractory was found to be accelerated with an increase of CaF 2 which facilitated the dissolution of intermediate compounds. The penetration of slag through the grain boundaries of MgO refractory is enhanced by increasing the content of CaF 2 due to an increase in the fluidity of slag in the dynamic mode. On the other hand, in the static condition, a dense Ca 2 SiO 4 layer is formed at the hot face of magnesia‐doloma refractory due to a reaction between silica in slag and lime in doloma, resulting in the protection of direct corrosion of refractory brick. However, the thickness of C 2 S layer decreases with increasing content of CaF 2 due to an increase in fluidity of slag.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations54
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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