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Enregistrement W3176694374 · doi:10.32339/0135-5910-2018-9-9-24

Study of scull and lining in the hearth of blast furnace No. 2 of JSC EVRAZ ZSMK (Report 2)

2018· article· en· W3176694374 sur OpenAlexaff
A. M. Коverzin, V. G. Schipizyn, A. V. Vaschenko, A. S. Bliznyukov, М. Р. Садрадинов, А. Р. Макавецкас, Yu. A. Fischenko

Notice bibliographique

RevueFerrous Metallurgy Bulletin of Scientific Technical and Economic Information · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIron and Steelmaking Processes
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeliliteMetallurgyBlast furnaceSlag (welding)Materials scienceZincGround granulated blast-furnace slagIron oxideCarbideCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results of study of scull and lining composition from the hearth of blast furnace No. 2 of JSC EVRAZ ZSMK after stop for capital overhaul quoted. It was determined, that due to microprobe chemical analysis data, considerable quantity different minerals and metals can be discovered in the scull and in the lining. But chemical analysis of averaged samples and their X-ray structure analysis allows to state, that the scull is formed during crystallization of heat products – cast iron and slag. Therefore the scull base is the following: – metal, in the content of which α-Fe prevails with iron carbides (Fe3C) inclusions, complicated carbides of variable composition (FeхSiyCz), iron and graphite sulfides and phosphides, as a rule, of laminar structure; – graphite in the form of separate phase; – slag components, melilite and anorthite being the base of them (minerals, formed during crystallization of slag of blast furnace heat). At the level of hot metal tap hole and higher the scull and lining are saturated by alkaline metals accompanied by forming leucite, caliofilite, calcilite, zinc (zinc oxide, ganit, willemite in samples), sulphur with forming of sulphides, phosphor (iron phosphides in metal, apatite in slag). Lower the level of tap hole the number of slag inclusions in the scull is not considerable, zinc and alkaline metals were not discovered. In all the samples content of silicon, silicon carbide, carbides, nitrides, titanium carbonitrides in total does not reach level of 5%.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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