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Enregistrement W3195118762 · doi:10.1179/cmq.2000.39.1.43

Thermodynamic Modeling of Zinc Distribution Among Matte, Slag and Liquid Copper

2000· article· en· W3195118762 sur OpenAlexfundno aff
Sergei A. Degterov, Yves Dessureault, A. D. Pelton

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCopperZincThermodynamicsPhase equilibriumSlag (welding)Gibbs free energyChemistryMetallurgyMineralogyPhase (matter)Materials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently a thermodynamic database was developed to calculate equilibria involved in copper production. Zinc has now been included in the database for the matte, slag and blister copper phases, thereby permitting calculations in the 8-component system Zn-Pb-Cu-Ca-Fe-Si-O-S. Thermodynamic and phase equilibrium data from the literature have been critically assessed and optimized with the modified quasichemical model. When used with the Gibbs energy minimization software and other databases of the F*A*C*T thermodynamic computing system, this database can be used to calculate the distribution of zinc among the matte, slag, copper and gas phases during copper smelting and converting, or under various conditions which are difficult to study experimentally. The calculations predict that the presence of zinc increases the solubility of copper in the fayalite slag.Récemment, nous avons développé une banque de données thermodynamiques afin de calculer des équilibres de phases propres aux procédés d'élaboration du cuivre. Nous venons d'ajouter le zinc à cette banque de données, pour la matte, le laitier, et la phase métallique. Il est donc possible de faire des calculs pour le système à huit composants: Zn-Pb-Cu-Ca-Fe-Si-O-S. Des données sur les propriétés thermodynamiques et les équilibres de phases, prises de la littérature, ont été évaluées et optimisées en utilisant le modèle quasichimique modifié. On peut utiliser cette banque de données, avec les autres banques de données et les logiciels de minimisation de l'énergie de Gibbs du système informatisé F*A*C*T / F*A*I*T, afin de calculer la distribution du zinc entre la matte, le laitier et l'alliage lors du smeltage et du convertissage du cuivre, ou pour des conditions qui sont difficiles à réaliser expérimentalement. Les calculs prévoient que la présence du zinc sert à augmenter la solubilité du cuivre dans le laitier fayalitique.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations11
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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