Influence of Hot Top Height on Macrosegregation and Material Yield in a Large-Size Cast Steel Ingot Using Modeling and Experimental Validation
Notice bibliographique
Résumé
The effect of the hot top height on the formation of positive and negative macrosegregation patterns, the ingot quality, and the material yield during solidification of a 12 MT cast ingot made of a Cr-Mo-low alloy steel was investigated. A 3D numerical simulation of the process was conducted using finite element modeling. A full-size 12 MT ingot was cut off from its center in the longitudinal direction, and a large cross-section was sliced into small samples. The chemical mapping of all the elements in the steel composition was obtained for all samples and compared with the model predictions for validation purposes. The influence of the increase in hot top height on the liquid metal velocity field, size and shape of vortexes, cooling rate of the liquid, and liquidus temperature was determined. Results revealed that increasing the hot top height by 165 mm increased the solidification time, fluid velocity in regions including the hot top and ingot bottom, and decreased the local liquidus temperature. The combination of all the above resulted in an overall decrease in positive and negative macrosegregation of more than 6% and an increase in ingot quality. The results are interpreted based on the interactions between the transport of solute and heat coupled with the flow driven by thermo-solutal convection and shrinkage-induced flow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».