Sustainable Processing of Liquid Steel and Alloys Using Waste Material from the Aluminum Industry
Notice bibliographique
Résumé
Waste slag is a major source of environmental pollution within the metallurgical industry. In the steel industry, about 100-150 kg of waste slag is produced in making one tonne of liquid steel from iron in addition to that produced during ironmaking. The amount of waste slag from the steelmaking converter can be significantly reduced when charging hot metal with low phosphorus and sulphur contents. There is a great interest in searching for fluxes for hot metal pre-treatment and liquid steel refining which produce high efficiency, low cost and environmentally friendly processes. In the aluminium industry, about 2-4 tonnes of waste slag, including by-products (red mud and white mud) from alumina production and dross from aluminum electrolysis and casting, are generated during the production of one tonne of aluminum. Red mud is the by-product from alumina production and it is the largest environmental concern of alumina refineries mainly because of the size of this waste stream and its causticity. In this context, the research carried out at the University of Toronto associated with the reuse of waste materials or by-products from the aluminum industry as refining fluxes in the steel industry will be summarized. Topics discussed include: (1) Reuse of white mud generated during aluminum melting and refining for hot metal desulphurization; (2) Using fluxes produced from red mud for hot metal simultaneous dephosphorization and desulphurization, and (3) Removal of phosphorus, sulphur and arsenic from nickel-based alloy generated during the treatment of used catalysts from the petroleum industry. Promising results were achieved in each of these research areas. Sustainable processing of waste materials or by-products from one industrial sector can provide economical refining materials for other industrial sectors and generate environmental and social benefits for both sectors.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».