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Enregistrement W2531043301 · doi:10.3390/pr4040036

A Review on the Dissection of Quenched Blast Furnaces—Spanning from the Early 1950s to the 1970s

2016· review· en· W2531043301 sur OpenAlexaff
Wei Zhang

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIron and Steelmaking Processes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlast furnaceSlag (welding)BrickGround granulated blast-furnace slagAtmosphere (unit)Process (computing)MetallurgyEngineeringComputer scienceWaste managementMaterials scienceFly ashMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its invention until the 1950s, the iron blast furnace was viewed as a strange ‘black box’. Its operation was largely empirical and much of the information needed for monitoring and control of the process was yet to be known. More complete information was needed concerning the process such as the reduction of iron-bearing raw materials, the distribution of materials throughout the stack, the size, location, and structure of the fusion zone, and the transfer of silicon, sulfur, and carbon to the slag and metal. Hence, to obtain a better understanding of the blast furnace process, some iron-makers came up with the idea of quenching the contents of the furnace following normal operations. This was done in a neutral nitrogen atmosphere. The quenched contents were then sampled for analysis. Thus, this paper was written to discuss such works, spanning from the early 1950s to the 1970s. Care has been taken to include most of their findings and readers who have a fair amount of iron-making knowledge should be able to see and understand the in-furnace phenomena as the ‘black box’ unfolds itself. Most of the text will be focused on two important studies into the matter, the first being the U.S. Bureau of Mines case in 1959 and the next being the Iron and Steel Institute of Japan (ISIJ) studies in the 1970s. The contribution of these works to modern day blast furnace operation is also discussed in the paper.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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