MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2086070048 · doi:10.1179/030192310x12816231892224

Modelling performance of four‐strand, 12 t, delta shaped continuous casting tundish fitted with different flow modifying arrangements for better steel quality

2011· article· en· W2086070048 sur OpenAlexaff
S K Ray, M. Isac, R. I. L. Guthrie

Notice bibliographique

RevueIronmaking & Steelmaking Processes Products and Applications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundishContinuous castingWater modelMechanicsSteady state (chemistry)Residence time distributionIsothermal processTransient (computer programming)Residence time (fluid dynamics)Flow (mathematics)Materials scienceComputationMetallurgyEngineeringMathematicsThermodynamicsComputer scienceChemistryGeotechnical engineeringPhysicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of a 12 t, delta shaped, four‐strand, billet casting tundish was investigated using a full scale (1∶1) isothermal model using water as the simulating fluid for steel. Three different modelling experiments were carried out. Quantifiable parameters like ‘number of slag beads’ in transient physical modelling of slag entrainment, or ‘residual ratio of inclusions’ (RRI %), in steady state mathematical modelling of inclusion removal and ‘mean residence time’, ‘dead volume fraction’, etc., in steady state mathematical computation of residence time distributions, were used as the performance indicators. Results for three different flow modifying dam arrangements were considered and compared with those of a bare tundish. Computational fluid dynamic analysis showed that different flow modifying dam arrangements significantly alters the flow pattern within the tundish. On the basis of these performance indicators, the best arrangement was identified. The assumption in this paper that similar conclusions can be drawn from experiments carried out either in transient or in steady state conditions was verified. It was shown that both transient physical modelling experiments and the steady state mathematical predictions, point to the same conclusion.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,175 · 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'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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIronmaking & Steelmaking Processes Products and ApplicationsMême sujetMetallurgical Processes and ThermodynamicsTravaux en français237 207