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Enregistrement W3109372791 · doi:10.1002/cjce.23962

Ferrite production with fluidized bed calcination

2020· article· en· W3109372791 sur OpenAlexvenueno aff
Yoshiro Adachi, Masayuki Horio

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalcinationFluidized bedMaterials scienceFerrite (magnet)KilnRaw materialMetallurgyChemical engineeringMineralogyWaste managementComposite materialChemistryCatalysisOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For the process intensification of ferrite production, fluidized bed calcination of raw‐mix (RM) particles for strontium ferrite was tested in a laboratory scale fluidized bed. In cases when the bed was made only of RM particles, agglomeration took place above 900 K, and above 1350 K rapid defluidization was unavoidable. However, successful calcination with no defluidization was achieved by calcining RM particles in the bed of coarse spherical alumina particles. One kilogram of calcined product was produced by repeated batch calcination at 1423 K and with retention time of 60 minutes. The products were made into magnets and their magnetic properties were evaluated. The magnetic properties of fluidized bed product were compatible with rotary kiln products, although residue of unreacted Fe 2 O 3 seemed to have detracted the former somewhat. The presence of unreacted Fe 2 O 3 was found to be caused by the selective adhesion of SrCO 3 on the bed material. A slight adjustment of Fe/Sr ratio in the RM was found to be effective in the elimination of such residuals.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,160 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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