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Enregistrement W3135518213 · doi:10.3390/fuels2010004

A FactsSage Simulation Study on the Interaction of Synthetic Petcoke Slags with Alumina Crucibles

2021· article· en· W3135518213 sur OpenAlexaboutno aff
Kashyap Karri, Shubhadeep Banik, Sarma V. Pisupati

Notice bibliographique

RevueFuels · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrucible (geodemography)Slag (welding)Wood gas generatorDissolutionMetallurgyViscometerMaterials scienceCokeViscosityChemistryComposite materialCoal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In entrained flow gasifiers, inorganic species in solid fuels are converted to slag, which flows continuously along the gasifier’s refractory lining. Slag viscosity is critical for its continuous flow and, consequently, reliable operation of the gasifier. Viscosity of synthetic petcoke ash was measured in a high temperature viscometer (up to 1500 °C) using high alumina crucibles. Crucible material was found to dissolve in slag, causing thinning and leading to formation of holes on the walls. To explain this dissolution, thermodynamic equilibrium calculations were performed in FactSage™ (Thermfact/CRCT, Montreal, QC, Canada and GTT-Technologies, Aachen, Germany) using different synthetic petcoke ash compositions in 100% H2, 5% H2/ 95% N2, 69.5% CO/30.5% CO2, and 100% O2 atmospheres. An inverse correlation was found between crucible dissolution and alumina content in the slag. Rates of dissolution of alumina from crucible into slag varied significantly in the different atmospheres. The correlation was validated experimentally by heating six synthetic slags with varying compositions to 1500 °C in 5% H2/N2 (to simulate viscometer’s atmosphere) gas. SEM-EDS analysis of the samples confirmed that the sample with lower initial content of alumina in the slag showed higher amounts of aluminum at the slag–crucible interface. Additions of alumina in the synthetic petcoke ash (containing up to 49.74% V2O5) mitigated crucible dissolution.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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