FORECASTING OF INDUSTRIAL COKE QUALITY AT JSC EVRAZ NTMK BASED ON DATA OF PASSIVE INDUSTRIAL EXPERIMENT
Notice bibliographique
Résumé
A methodological approach to the processing of data of a passive industrial experiment on charge coking at the coking plant of EVRAZ NTMK JSC using a sample (general) matrix, rather than the entire data array, which takes into account various multilevel values of the factor of influence on M25 and M10 of coke ‒ a complex indicator of charge coking capacity (CCIVo) is presented, which provides sufficiently wide changes in the response functions (M25/M10) with a symmetric matrix, excluding the predominance of any one range of values of the CCIVo and М25/М10 indices. On the basis of the proposed approach to the processing of the actual reporting data of industrial coking of charges on batteries No. 5‒6 (wet quenching) and No. 9‒10 (dry quenching) (passive industrial experiment), adequate mathematical models were obtained for predicting the quality of industrial coke for wet and dry quenching (M25/M10) on the properties of coal charges (CCIVo) under the existing modes of their preparation and coking in batteries No. 5‒6 and No. 9‒10. Verification of the accuracy of the obtained mathematical models for predicting the quality of wet and dry quenched coke (M25/M10) on a large actual material of industrial coking in batteries No. 5‒6 (62 coking operations) and No. 9‒10 (58 coking operations) showed high enough for practical use accuracy of the forecast of indicators M25 and M10 of industrial coke of wet and dry quenching.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».