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Enregistrement W4383909039 · doi:10.3390/pr11072065

Kinetic Analysis of Boron and Phosphorus Removal from Si-Fe Alloy by CaO-Al2O3-SiO2-Na2O Slag

2023· article· en· W4383909039 sur OpenAlexafffund
Golam Ismot Ara Taposhe, Leili Tafaghodi Khajavi

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSlag (welding)AlloyBoronMaterials scienceMass transferMetallurgySiliconMass transfer coefficientPhosphorusRefining (metallurgy)Phase (matter)Analytical Chemistry (journal)ChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hybrid process of slag and solvent refining was used to remove boron and phosphorus from silicon. Quaternary slag of CaO-Al2O3-SiO2-Na2O was employed to remove boron (B) and phosphorus (P) from Si-20 wt% Fe alloy at 1300 °C. A slag-to-metal ratio of one was used at different reaction times. The mass transfer coefficient of B and P in the slag and alloy phases was calculated to determine the rate-limiting step. The mass transfer coefficients of B in the alloy and slag phases were 6.6 × 10−7 ms−1 and 2.8 × 10−7 ms−1, respectively. The mass transfer coefficients of P in the alloy and slag phases were determined to be 7.5 × 10−8 ms−1 and 3.5 × 10−7 ms−1, respectively. The rate-limiting stage of the slag–alloy reaction kinetics was mass transport in the liquid slag for B and mass transport in the alloy phase for P.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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