EXPERIENCE AND DEVELOPMENT OF METHODS TO ESTIMATE BLAST FURNACE REFRACTORY LINING CONDITIONS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».