Influences of alkali fluxes on direct reduction of chromite for ferrochrome production
Notice bibliographique
Résumé
Conventional smelting processes are energyintensive (Riekkola-Vanhanen, 1999) with the energy requirements greater than 4 MWh/t (Naiker and Riley, 2006;Beukes, van Zyl, and Neizel, 2015), and the greenhouse gas emissions can be significant, exceeding 10.5 t CO 2 per ton Cr in ferrochrome produced (International Chromium Development Association, 2016).These include emissions occurring on-site (smelter), emissions due to electricity production, and emissions due to upstream processes.Overall energy requirements are influenced by the degree of prereduction and smelter charge temperature.Significant reduction in electricity consumption can be realized if the charge is prereduced before feeding to the submerged arc furnace (Niayesh and Fletcher, 1986).This consideration has led to the development of several prereduction technologies, with the most important example being the Premus process.In comparison to the conventional smelting processes, this prereduction process lowers the overall energy consumption and greenhouse gas emissions by about one-third (Naiker, 2007).Prereduction of chromite with the use of various fluxes or additives has been the topic of many studies over at least three decades.The additives tested since 1986 include borates, NaCl, NaF, and CaF 2 (Katayama, Tokuda, and Ohtani, 1986), CaF 2 and NaF (Dawson and Edwards, 1986), K 2 CO 3 , CaO, SiO 2 , Al 2 O 3 , and MgO (van Deventer, 1988), granite and CaF 2 (Nunnington and Barcza, 1989), SiO 2 (Weber and Eric, 1992; Lekatou and Walker, 1997), Portland cement, lime, and SiO 2 (Takano et al., 2007), CaO and SiO 2 (McCullough et al., 2010), CaCO 3 (Neizel et al., 2013), and MgO, CaO, SiO 2 and Al 2 O 3 (Wang, Wang, and Chou, 2015).Since the filing of the patent application on the use of several alkalis as the accelerants (Winter, 2015; Barnes, Muinonen, and Lavigne, 2015), we have been performing systematic studies to improve our understanding of the roles of various fluxes.Our studies involved using NaCl, NaOH, Na 2 CO 3 , CaCl 2 , Ni, and a metallurgical waste product as the fluxes in accelerating the reduction of chromite and developing a fundamental understanding of the kinetics and mechanisms of reduction and metallization (Sokhanvaran and Paktunc, 2017, 2018;Sokhanvaran, Paktunc, and Barnes, 2018;Yu and Paktunc, 2017; Yu and Paktunc, 2018a, 2018b, 2018c).These studies formed parts of the broader research into improving and optimizing the conventional smelting processes as well as developing new reduction technologies to reduce energy demands and greenhouse gas emissions, and evaluating the Influences of alkali fluxes on direct reduction of chromite for ferrochrome production by
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».