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Enregistrement W4226404303 · doi:10.1016/j.pmatsci.2022.100947

Making sustainable aluminum by recycling scrap: The science of “dirty” alloys

2022· article· en· W4226404303 sur OpenAlexaff
Dierk Raabe, Dirk Ponge, Peter J. Uggowitzer, Moritz Roscher, Mario Paolantonio, Chuanlai Liu, Helmut Antrekowitsch, Ernst Kozeschnik, David N. Seidman, Baptiste Gault, Frédéric De Geuser, A. Deschamps, Christopher Hutchinson, Chunhui Liu, Zhiming Li, P.B. Prangnell, J.D. Robson, Pratheek Shanthraj, Samad Vakili, Chad W. Sinclair, Laure Bourgeois, Stefan Pogatscher

Notice bibliographique

RevueProgress in Materials Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésScrapMetallurgyMaterials scienceAlloyCircular economyAluminiumCastingPrecipitationEnvironmental scienceWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are several facets of aluminum when it comes to sustainability. While it helps to save fuel due to its low density, producing it from ores is very energy-intensive. Recycling it shifts the balance towards higher sustainability, because the energy needed to melt aluminum from scrap is only about 5% of that consumed in ore reduction. The amount of aluminum available for recycling is estimated to double by 2050. This offers an opportunity to bring the metallurgical sector closer to a circular economy. A challenge is that large amounts of scrap are post-consumer scrap, containing high levels of elemental contamination. This has to be taken into account in more sustainable alloy design strategies. A “green aluminum” trend has already triggered a new trading platform for low-carbon aluminum at the London Metal Exchange (2020). The trend may lead to limits on the use of less-sustainable materials in future products. The shift from primary synthesis (ore reduction) to secondary synthesis (scrap melting) requires to gain better understanding of how multiple scrap-related contaminant elements act on aluminum alloys and how future alloys can be designed upfront to become scrap-compatible and composition-tolerant. The paper therefore discusses the influence of scrap-related impurities on the thermodynamics and kinetics of precipitation reactions and their mechanical and electrochemical effects; impurity effects on precipitation-free zones around grain boundaries; their effects on casting microstructures; and the possibilities presented by adjusting processing parameters and the associated mechanical, functional and chemical properties. The objective is to foster the design and production of aluminum alloys with the highest possible scrap fractions, using even low-quality scrap and scrap types which match only a few target alloys when recycled.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations574
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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