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Enregistrement W4311448415 · doi:10.2464/jilm.72.638

Internal corundum growth in alumina-silica refractory during exposure to molten Al-5Mg alloy

2022· article· en· W4311448415 sur OpenAlexaff
Yosuke Tamura, H. Soda, Alexander McLean, H. Suzuki, Long Yun PIAO, Hideaki KATSUMATA, Syunsuke Torii

Notice bibliographique

RevueJournal of Japan Institute of Light Metals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorundumCrucible (geodemography)Materials scienceSpinelAlloyIntermetallicMetallurgyAluminiumDegradation (telecommunications)SilicateChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work is aimed at clarifying the internal degradation processes of an alumina-silica refractory through microstructural observations and analysis after exposure to a molten Al-5Mg alloy for an extended period. An alumina-silica crucible was pretreated by a molten Al-5Mg alloy to cause the initial stage of degradations at the inner crucible surface. Fresh alloy was melted in the pretreated crucible and held at 1150˚C for 96 hrs to cause further degradations into the crucible wall. Results indicate that Mg reacts with aggregate (Al6Si2O13, SiO2) and matrix materials to form MgAl2O4, Si, Al, and Al-Si-Ca intermetallic compounds that were crystallized around MgAl2O4 to form network-like structures. In the absence of Mg, Al reacts with the aggregate to produce Si and αAl2O3 and reacts with calcium-aluminum silicate in the matrix to form Si and CaO-Al2O3 compounds. These indicate that MgAl2O4 spinel forms preferentially before the corundum (αAl2O3) formation. Mg and Ca, segregated at the interface of " αAl2O3 / Al6Si2O13" or "αAl2O3 / SiO2", may promote corundum formation. The lower concentration of O and Si in the degraded areas in comparison with those in un-degraded areas suggests that gaseous SiO might have been generated during the degradation processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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