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Enregistrement W2132605070 · doi:10.1051/meca/2014070

Development of ultrasonic thickness measurements of solidification front inside metallurgical reactors

2014· article· en· W2132605070 sur OpenAlexafffund
Jimmy Floquet, Martin Désilets, Philippe Micheau, Nicolas Quaegebeur

Notice bibliographique

RevueMechanics & Industry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésUltrasonic sensorMaterials scienceElectrolysisMetallurgyAluminiumWork (physics)Molten metalUltrasonic testingElectrochemistryElectrolyteComposite materialElectrodeMechanical engineeringAcousticsChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The corrosive molten salts used for aluminum electrolysis attack the walls of the electrochemical reactors, reducing their lifetime and increasing production costs. Fortunately, a ledge is formed on those walls by the solidification of the molten salts used as the electrolytic bath, due to the heat losses through the sides of the reactors. This ledge is essential, protecting the sidewalls from the corrosive effect of the bath. Its thickness must however be controlled to avoid a reduction of the efficiency caused by a partial reduction of the electrolysis surface. One challenge is to measure the ledge thickness inside operating cells. The originality of this work resides in the development of an ultrasonic device to provide a non-intrusive ledge thickness measurement. Experimental results are obtained on a specially developed setup using the proposed ultrasonic device and are compared to ledge thicknesses obtained with an intrusive probe. The ultrasonic thickness measurement concept is validated up to 950 °C with a satisfactory accuracy inside 6 mm of the intrusive measurement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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