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Enregistrement W2907384750 · doi:10.1002/srin.201800429

Angular Re‐Positioning of a Five Ported SEN versus EMS Braking to Stabilize Flows at the Upper Slag‐Liquid Steel Interface

2018· article· en· W2907384750 sur OpenAlexafffund
M. Mahdi Aboutalebi, Chantale Labrecque, Julien D’amours, Mihaiela Isac, R. I. L. Guthrie

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensRio Tinto (Canada)McGill University
Organismes subventionnairesCMC MicrosystemsMcGill University
Mots-clésCasterNozzleMechanical engineeringMoldMaterials scienceFluentBrakeFlow (mathematics)MechanicsBuoyancyComputational fluid dynamicsEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The control of fluid flows within the mold region of continuous casters is a key factor in improving the quality of cast products. The performance of two different flow modifiers in the curved mold region of a typical square billet caster are compared. The flow modifiers investigated in this work are a 5‐ported Submerged Entry Nozzle (SEN) and a Brake‐Electromagnetic Stirring (Brake‐EMS) unit, interacting with a Main‐EMS. Two different commercial software programs, ANSYS Fluent and COMSOL, are used to develop a numerical Magneto‐Hydro‐Dynamic (MHD) model of this system, in order to study the efficiency of the selected flow modifiers. According to the simulated results, the dual‐EMS unit (Brake‐EMS together with Main‐EMS), intensifies the swirling flows in the mid‐region of the mold, but cannot decrease the intensive vertical upward flows that are being generated toward the meniscus corners. The proposed radial angulation of the SEN's exit ports, working in tandem with the Main‐EMS, not only develops swirling flows at the mid‐section of the mold, but also transforms the vertical upward flows to a horizontally rotating flow near to the upper surface of the caster. This slight modification calmed flows at the liquid steel meniscus, thereby reducing mold powder entrainment (MPE).

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 seuil0,008

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)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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