Physical and Mathematical Modelling to Study the Effect of Ladle Shroud Mis-alignment on Liquid Metal Quality in a Tundish
Notice bibliographique
Résumé
The present work involves the use of physical and mathematical modelling in order to study the effect of slight mis-alignments of the ladle shroud on liquid steel quality output from a delta shaped, four strand, continuous casting tundish. For the physical modelling, a full scale water model was used to observe the effects of ladle shroud alignment on steel quality in terms of “slag” entrainment into the individual moulds. The ladle shroud was purposefully biased by about 4 to 5 degrees off-vertical, and the number of “slag particles” entering individual strands of the 4 strand billet caster were measured during a ladle change, and compared with the “no bias” condition. A one third scale water model was also used to perform tracer dispersion experiments and to help visualize the effects of the biased shroud. Finally, a 3D mathematical model was developed and contours of velocity and/or turbulence were examined under a “biased shroud” condition. In the mathematical model, the shroud was biased in all directions. The mathematical predictions were in good agreement with physical modelling results. Given the great sensitivity of liquid metal quality to this slight misalignment during a ladle change, with the tundish “furniture” used, possible remedial measures are discussed for equivalent steel plant operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».