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Enregistrement W4387589637 · doi:10.31399/asm.cp.ht2023p0106

Analysis of Industrial Quenching (Air Transfer + Oil Immersion) and the Cooling Regimes after Immersion

2023· article· en· W4387589637 sur OpenAlexaff
Gamaliel Salazar, Jean‐Sebastien Lemyre‐Baron, Mohammad Jahazi, Henri Champliaud, Antoine Tahan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... ASM Heat Treating Society Conference · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCooling curveImmersion (mathematics)Quenching (fluorescence)Materials scienceHeat transferBoilingMechanicsHeat transfer coefficientLeidenfrost effectMechanical engineeringThermodynamicsMathematicsMetallurgyOpticsPhysicsEngineeringNucleate boilingMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Standard laboratory test methods are useful to compare the cooling performance and cooling regimes of different quenchants under controlled environments where quenching occurs almost immediately. In reality, many industries rely on systems that require transferring through air from the austenitizing furnace to the quench tank. In this project, a special quench probe apparatus is used to characterize an industrial quenching process involving air transfer followed by quenching in low viscosity oil. The probe system allows investigation of the non-homogeneous condition before immersion. The heterogeneity of the process, through air and in the oil, is captured by modifying the position and orientation of the quench probes among many experiments. Multiple characteristic points were identified during the boiling stage due to its physical significance to produce time dependent analytical curves built up through piecewise polynomial interpolation while an optimization algorithm models the convective stage. Inverse analysis is carried out with the data captured by the probes to estimate time dependent temperature boundary conditions. The output can further be computed into a temperature dependent heat transfer coefficient curve. Results indicate that the phenomena occurring after immersion differ from laboratory results thus demonstrating the significance of characterizing the actual industrial process.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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