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Enregistrement W2888848248 · doi:10.2320/matertrans.m2018002

Transfer Behavior of Fe Element in Nickel Slag during Molten Oxidation and Magnetic Separation Processes

2018· article· en· W2888848248 sur OpenAlexaff
Yingying Shen, Ziniu Huang, Yanyun Zhang, Junkai Zhong, Wenjuan Zhang, Yan Yang, Min Chen, Xueyan Du

Notice bibliographique

RevueMATERIALS TRANSACTIONS · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMagnetiteMaterials scienceCrystallizationNickelSlag (welding)MetallurgyPrecipitationChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-percentage iron resources in nickel slags were recovered as magnetite via molten oxidation process, and the transfer behavior of Fe element was studied. The elemental distribution in oxidized slag samples, the influence of atmosphere, holding temperature and time on magnetite crystal growth, and Fe element distribution in magnetic materials were also investigated. It was found that magnetite could be produced from fayalite or hortonolite in nickel slags during molten oxidation with CaO as a modifier, air as an oxidizer, accompanying with the enrichment of Fe, Co, Ni and Cu. The select of atmosphere is very important during the precipitation and growth of the magnetite crystals. The magnetite crystals precipitated invisibly or slightly in argon atmosphere, while exhibited dendritic structures with crystallization content of ∼18.5% in air atmosphere. Especially, after blowing air into molten slag for 30 min, magnetite crystals develop well-distributed and complete, resulting in its crystallization content increases up to 33.5%. The Fe content in the matrix of oxidized samples remained approximately constant after holding for 20 min. Mössbauer spectra analysis indicates that the 89.6% of Fe exists in magnetite phases, while only 10.4% of Fe in hedenbergite. It was also found that Ni and Co simultaneously concentrate in the magnetite phase, indicating that Fe, Ni, and Co can be recovered effectively from nickel slag.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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