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Enregistrement W3083086023 · doi:10.1002/ces2.10068

Sinterability of macrocrystalline and cryptocrystalline magnesite to refractory magnesia

2020· article· en· W3083086023 sur OpenAlexaff
Zongqi Guo, Ying Ma, Michel Rigaud

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ceramic Engineering & Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Oxide Properties and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnesiteCalcinationMaterials scienceSinteringMagnesiumMetallurgyRaw materialChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this paper is to present the results of an investigation aiming at obtaining high quality sintered magnesia from two well‐known Chinese magnesite. Two types of natural magnesite have been considered, one macrocrystalline, from Liaoning, with the grain size of 60‐100 µm and one cryptocrystalline, from Tibet, with 2‐4 µm grains. Calcining characteristics to transform the two magnesite to caustic magnesia have been studied at first. Subsequently, the calcining‐sintering characteristics using a two‐ and a three‐step process for both raw materials at different temperatures have been determined. A DTA–TGA study reveals that the minimum endothermic peak during the calcining step differs by 28°C (624 vs 652°C between the crypto‐ and macrocrystalline magnesite). It has also been observed that by using a two‐step sintering process, it is possible to obtain a magnesia with a bulk density of 3.26 and 3.14 g/cm3, respectively, for cryptocrystalline and macrocrystalline, while with a three‐step process, it is possible to reach a bulk density of 3.48 g/cm3, even at a temperature <1750°C.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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