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Enregistrement W2332195006 · doi:10.3103/s0967091215090077

The modern technology of iron and steel production and possible ways of their development

2015· article· en· W2332195006 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSteel in Translation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIron and Steelmaking Processes
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteelmakingGreenhouse gasContext (archaeology)Efficient energy useProduction (economics)Energy consumptionSteel millSustainable developmentLow-carbon economyCarbon footprintNatural resource economicsEngineeringEnvironmental economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the changing global market scenario for raw materials for the steel industry, a number of novel ironand steelmaking process technologies are being developed to provide the steel companies with economically-sustainable alternatives for ironand steel-making. In addition, the steel industry is also focusing on reduction of energy consumption as well as green-house gas (GHG) emissions to address the crucial subject of climate change. Climate change is presenting new risks to the highly energyand carbon-intensive, iron and steel industry. The industry needs to focus on reduction of energy consumption as GHG emissions to address climate change. Development of alternate ironand steelmaking process technologies can provide steel companies with economically-sustainable alternatives for steel production. For managing climate change risks, novel modeling tools have been developed by Hatch to quantify and qualify potential energy savings and CO2 abatement within the iron and steel industry. The tool developed for abatement of greenhouse gas carbon is called G-CAPTM (Green-House Gas Carbon Abatement Process) while that developed for improving energy efficiency is called En-MAPTM (Energy Management Action Planning). Evaluation of existing operations have shown that most integrated plants have GHG and energy abatement opportunities; on the other hand, the best-in-class plants may not have a lot of low-risk abatement opportunities left, even at high CO2 price. In this context, it is important to assess these critical issues for the alternate ironand steelmaking technologies that have been developed. This paper presents a comparative evaluation of energy-efficiency and GHG emissions for some selected ironand steelmaking technologies that are being considered for implementation. In this work, Hatch’s G-CAP™ and En-MAP™ tools that were developed with the main objective of quantifying and qualifying the potential energy savings and CO2 abatement within the iron and steel industry, were employed in the evaluation conducted.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,188 · 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