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Enregistrement W2791365955 · doi:10.1002/srin.201700450

The Effect of Sulfur Concentration in the Metal on the Mass Transfer of Phosphorus in Bloated Metal Droplets

2018· article· en· W2791365955 sur OpenAlexafffund
Kezhuan Gu, Neslihan Dogan, Kenneth S. Coley

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésSulfurMass transferChemistryOxidizing agentOxygenMetalDecarburizationSwellingAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceComposite materialChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Basic Oxygen Steelmaking, metal droplets created by the impact of the oxygen jet will swell due to internal decarburization when they react with oxidizing slag in the emulsion zone. In this study, the dephosphorization behavior of bloated metal droplets containing different sulfur concentrations is investigated in the temperature range from 1813 to 1913 K using X‐ray fluoroscopy coupled with constant volume pressure change measurements and chemical analysis of quenched samples. The results show that higher sulfur droplets (>0.017 wt%) have a much longer incubation period for swelling than those with lower sulfur (<0.017 wt%). Due to this different swelling behavior, the dephosphorization rate for high sulfur droplets is found to be not heavily affected by the experimental temperature compared to the case of lower sulfur droplets. Employing a mixed control model including mass transfer and chemical reaction, the effect of temperature on dephosphorization kinetics is further discussed. The mass transfer coefficient in the metal, k m , is found to increase slightly with increasing temperature for droplets with 0.021 wt% sulfur. It is also found that lower rates of CO formation result in less stirring in the droplet and lower mass transfer rates of phosphorus for high sulfur droplets.

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)0,003
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 enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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