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Enregistrement W3044722031 · doi:10.32339/0135-5910-2020-6-543-549

Analysis of hot metal desulfurization methods efficiency during titanomagnetite processing

2020· article· en· W3044722031 sur OpenAlexaff
В. В. Пантелеев, K. B. Pykhteeva, M. V. Polovets, K. V. Mironov, S. A. Zagainov

Notice bibliographique

RevueFerrous Metallurgy Bulletin of Scientific Technical and Economic Information · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue-gas desulfurizationLadleVanadiumSlag (welding)SmeltingMetallurgyBlast furnaceSteelmakingSulfurPyrometallurgyPig ironMaterials scienceMetalChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To make high-quality steel, it is necessary to ensure low sulfur content in the hot metal entering a steelmaking shop. The task to obtain low sulfur metal can be solved either during blast furnace smelting or its ladle desulfurization immediately after tapping out of blast furnace. Under conditions of JSC EVRAZ NTMK, the ladle desulfurization of vanadium hot metal is not applied, since it leads to a loss of vanadium. Is explained by the fat, that calcium oxide forms with V 2 O 5 a strong calcium vanadate (3СаО·V 2 O 5 ), which makes the process of vanadium recovery during further slag processing more complicated. Therefore the ladle desulfurization is accomplished after devanadation of hot metal. After the devanadation the semi-product has ions of oxygen, which makes it impossible to arrange an effective desulfurization and males it necessary to smelt the hot metal with limited sulfur content. The factors, effecting the process of hot metal desulfurization in a blast furnace, including slag basicity, MgO content in it, temperature of smelting products and slag viscosity, are presented. Dependence of distribution coefficient of sulfur on slag basicity has been shown. Research goal is pig iron desulphurization efficiency estimation by means of MgO increasing in slag. Data analysis findings about smelting products composition over 500 tappings for each of two investigated JSC EVRAZ NTMK blast furnaces have been reported. The aim of the study was comparison of hot metal desulphurization efficiency due to both slag basicity increase and MgO increase in slag. Results of data analysis on smelting products composition of over 500 heats for each of two investigated JSC EVRAZ NTMK blast furnaces have been presented. It was established that a sulfur content decrease in hot metal is achieved more effectively by MgO increase in slag. It has been shown that MgO has better desulfurizing properties, and with an increase of its content in the blast furnace slag, the overall technology for running the blast furnace process improves. It was recommended to increase the consumption of materials containing MgO while maintaining basicity at a constant level. Such a technology will allow to decrease sulfur content in hot metal, as well as will result in the process stabilization providing other conditions being equal.

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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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