Numerical Study on the Effect of Low‐Frequency Power Supply on Desulfurization in the Electroslag Remelting Process
Notice bibliographique
Résumé
In the electroslag remelting (ESR) process, low‐frequency power supply can significantly reduce power consumption and achieve three‐phase balance of power supply. Therefore, a transient coupling model of fluid flow, heat transfer, and component transport in the ESR process, which is coupled to the electromagnetic field calculated using Maxwell 3D software, is established to study the influence of low‐frequency power supply on desulfurization. When a 50 Hz power supply is used, a skin effect is observed in the metal, and the direction of the Lorentz force at the slag/metal interface changes. However, this effect becomes less pronounced with decreasing current frequency. Sulfur is mainly transferred at the electrode tip, and the desulfurization rate is approximately 50%. Electrochemical reactions mainly occur at the electrode tip/slag interface and the metal pool/slag interface. The removal rate of sulfur using direct current (DC) power supply is less than that using an alternating current power supply. The DC reverse polarity power supply leads to higher desulfurization rate than DC straight polarity, which is 74% and 31%, respectively. The sulfur removal rate increases from 81.37% to 84.59% as the frequency decreases from 50 to 2 Hz because of the longer electrochemical reaction time at this lower frequency.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».