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Enregistrement W2775784809 · doi:10.17073/0368-0797-2017-8-603-608

EXPERIENCE AND DEVELOPMENT OF METHODS TO ESTIMATE BLAST FURNACE REFRACTORY LINING CONDITIONS

2017· article· en· W2775784809 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueIzvestiya Ferrous Metallurgy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Diagnostics and Reliability
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefractory (planetary science)Blast furnaceMetallurgyForensic engineeringMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acousto – Ultrasonic – Echo (AU-E) method of non-distractive testing of refractory lining conditions is developed by Hatch (Canada) to estimate refractory wear of blast furnaces and electrical smelters in non-ferrous and ferro-alloys industries. This system compliments the traditional modeling of heat transfer of blast furnace lining based on imbedded thermocouples data and additionally allows to determine location of cracks/anomalies and boundary between refractory lining and accretion. The limitations and accuracy of AU-E method are discussed and confirmed by comparison with physical measurements on cold furnaces. Improvement of the method allowed to take into account the influence of high temperatures, profile of the furnace and its dimensions and difference in the acoustic resistance of various layers of multilayer refractory lining on the regularity of wave propagation. The AU-E method is a reliable and non-destructive method for controlling the state of refractory masonry of smelting furnaces. The hardware and software of the AU-E system underwent a significant improvement, which made it possible to obtain measurement results with sufficient accuracy. Examples of AU-E method application to numerous furnaces in Russian Federation and around the Globe as well as some technological measures to prolong blast furnace campaign are presented and discussed. It was shown that results of several consecutive measurements allow estimation of the rate of refractory wear and prediction of the end point of blast furnace campaign. AU-E method is successfully applied for more than 70 blast furnaces around the World including blast furnaces of NLMK. CherMK, NTMK, ZapSib and MMK in Russian Federation and also for numerous copper, platinum, nickel and ferro-alloy smelters etc.

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)0,001
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 enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,339 · 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