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Enregistrement W4386072885 · doi:10.11159/mmme23.104

Development of Briquetting Technology For Fine Ore Agglomeration In Sintering Process

2023· article· en· W4386072885 sur OpenAlexvenueno aff
Jong-In Park

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIron and Steelmaking Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado da BahiaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do SulConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésEconomies of agglomerationSinteringProcess (computing)MetallurgyMaterials scienceProcess engineeringEnvironmental scienceWaste managementComputer scienceEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of belite-rich clinkers is an alternative to reduce the environmental impacts of using fossil fuels, as it decreases the clinkering temperature in cement manufacturing.The sustainability of this approach can be improved by combining it with the co-processing of industrial by-products as raw materials in clinker production.However, using alternative materials can add impurities that change the stability of the clinker phases.Na2O and K2O are widely available in co-processed materials in the cement industry.However, their effects on all manufacturing steps still need to be clarified, and running extensive experimental programs can be costly and time-consuming.In this context, this study aimed to evaluate the effect of alkali metals Na and K on the phase evolution of belite clinker during manufacturing.The influence of Na and K was evaluated by thermodynamic modelling based on the Gibbs energy minimization parameters and developed in the FactSage software.The discussion focused on the phase assemblage during heating and cooling in manufacturing, melt phase viscosity, and compatibility with findings from experimental investigations of reference studies.Thermodynamic calculations allowed the accurate modelling of the belitic clinker composition.The modelling results agreed with the findings of previous experimental studies, which reported an increased melt viscosity and the decrease of C2S by about 6 and 12 wt.% in the presence of 2.0 wt.% K2O and 1.5 wt.% Na2O.The alkali metals enhanced the Ca3SiO5 (C3S) content and extended the temperature range of additional Ca2SiO4 α' (C2S) formation on cooling.Ca3(Al,Fe)O6 (C3(A,F)) was destabilized in doped clinkers.With K2O, the decrease was associated with increased Ca2(Al,Fe)O5 (C2(A,F)) and potassium-doped calcium silicates as minor phases (K2Ca6Si4O15, K2CaSiO4, K2MgSiO4, and K2Ca2Si2O7).For Na2O, the decrease resulted in the formation of orthorhombic tricalcium aluminate (C3Ao) and minor phases, including Na2Ca3Al16O28, Na2CaSiO4, NaAlSiO4, Na2MgSiO4, NaFeO2, and Na2SiO3.The alkali metals notably altered the highest melt content from 26.17 wt.% (B) to 40.38 wt.% (2.0%K2O) and 36.95wt.% (1.5% Na2O).It may cause implications during manufacturing on an industrial scale.However, besides the content, the viscosity of the melt phase also plays a crucial role in the stability of clinker nodules during manufacturing.It can indicate the necessary conditions for the formation of clinker compounds.The highest C3S amount was obtained when the melt viscosity of the systems reached 0.15 ± 0.02 Pa.s.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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