Notice bibliographique
Résumé
The formation of accretions or clogging of tundish nozzles in the continuous casting of steel is detrimental both to caster productivity and to eventual inclusion content of the final product.The cause of the clogging is related to a combination of operating criteria including ladle slag practice, tundish refractory, deoxidation methodology and temperature.To assess the effect of various slag components on clogging a mineralogical and rheological study was conducted on both plant and simulated accretion material.Minerals belonging to the lime-alumina-silica system such as hibonite, gehlenite, mullite, spinel and corundum, all having solidification temperatures at or above steelmaking temperatures, were most prevalent.In Mn-rich melts larnite, hibonite and a glassy phase were predominant.The rheological studies confirmed the formation of a significant solids fraction near steelmaking temperatures for basic melts whereas high (>30w/o) Mn melts were glassy.As well, the plate composition of the gating system was also deemed to contribute to the problem, with Zr0 2 being preferable to AljO;,.Results are discussed with a view to designing tundish slags to minimise formation of refractory solids while maintaining reasonable compatibility with refractory and gating system practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».