Thermal conductivity of the sideledge in aluminium electrolysis cells: Experiments and numerical modelling
Notice bibliographique
Résumé
During aluminium electrolysis, a ledge of frozen electrolytes is generally formed, attached to the sides of the cells. This ledge acts as a protective layer, preventing erosion and chemical attacks of both the electrolyte melt and the liquid aluminium on the side wall materials. The control of the sideledge thickness is thus essential in ensuring a reasonable lifetime for the cells. The key property for modelling and predicting the sideledge thickness as a function of temperature and electrolyte composition is the thermal conductivity. Unfortunately, almost no data is available on the thermal conductivity of the sideledge. The aim of this work is to alleviate this lack of data. For seven different samples of sideledge microstructures, recovered from post-mortem industrial electrolysis cells, the thermal diffusivity, the density, and the phase compositions were measured in the temperature range of 423 K to 873 K. The thermal diffusivity was measured with a laser flash technique and the average phase compositions by X-ray diffraction analysis. The thermal conductivity of the sideledge is deduced from the present experimental thermal diffusivity and density, and the thermodynamically assessed heat capacity. In addition to the present experimental work, a theoretical model for the prediction of the effective thermal transport properties of the sideledge microstructure is also proposed. The proposed model considers an equivalent microstructure and depends on phase fractions, porosity, and temperature. The strength of the model lies in the fact that only a few key physical properties are required for its parametrization and they can be predicted with a good accuracy via first principles calculations. It is shown that the theoretical predictions are in a good agreement with the present experimental measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».