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Enregistrement W2573334428 · doi:10.1063/1.4974425

High-temperature experimental and thermodynamic modelling research on the pyrometallurgical processing of copper

2017· article· en· W2573334428 sur OpenAlexaff
Taufiq Hidayat, Denis Shishin, Sergei A. Decterov, Peter C. Hayes, Evgueni Jak

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésPyrometallurgyCALPHADSlag (welding)SpinelMaterials scienceCopperElectron microprobeThermodynamicsPhase (matter)Material propertiesOxideProcess engineeringMetallurgyComputer sciencePhase diagramSmeltingChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uncertainty in the metal price and competition between producers mean that the daily operation of a smelter needs to target high recovery of valuable elements at low operating cost. Options for the improvement of the plant operation can be examined and decision making can be informed based on accurate information from laboratory experimentation coupled with predictions using advanced thermodynamic models. Integrated high-temperature experimental and thermodynamic modelling research on phase equilibria and thermodynamics of copper-containing systems have been undertaken at the Pyrometallurgy Innovation Centre (PYROSEARCH). The experimental phase equilibria studies involve high-temperature equilibration, rapid quenching and direct measurement of phase compositions using electron probe X-ray microanalysis (EPMA). The thermodynamic modelling deals with the development of accurate thermodynamic database built through critical evaluation of experimental data, selection of solution models, and optimization of models parameters. The database covers the Al-Ca-Cu-Fe-Mg-O-S-Si chemical system. The gas, slag, matte, liquid and solid metal phases, spinel solid solution as well as numerous solid oxide and sulphide phases are included. The database works within the FactSage software environment. Examples of phase equilibria data and thermodynamic models of selected systems, as well as possible implementation of the research outcomes to selected copper making processes are presented.

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 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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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