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Enregistrement W2947822324 · doi:10.1002/srin.201900155

Tracking Inclusions during Ladle Refining Using a Kinetic Model for the Compositions of Metal, Slag, and Inclusions

2019· article· en· W2947822324 sur OpenAlexafffund
Yousef Tabatabaei, Kenneth S. Coley, Gordon A. Irons, Stanley Sun

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensArcelorMittal (Canada)McMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLadleSlag (welding)MetallurgyRefining (metallurgy)Materials scienceChemical compositionMetalSteelmakingInclusion (mineral)ChemistryMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mathematical kinetic model to predict the trajectory of chemical compositions of the molten steel, slag, and inclusions in the ladle metallurgy furnace was presented in a recent study. The model considered the following chemical processes: 1) the rate of slag–steel reaction; 2) the rate of supply of calcium during calcium treatment; and 3) the rate of steel–inclusion reactions, including oxides and sulfides. Herein, the model is further validated by running the model in varying conditions and comparing the predicted and measured composition of inclusions and dissolved species in the steel for additional plant heats. A sensitivity analysis is also carried out to investigate the effect of different parameters, including sulfur content of steel, total oxygen, slag composition, and reoxidation of steel on the trajectory of composition of inclusions during the ladle process. The model developed by the authors offers potential for control and optimization of the operation of a ladle furnace.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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