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Enregistrement W4390095651 · doi:10.2355/tetsutohagane.tetsu-2023-105

Applicability of a New Binder for Ferro-coke Focusing on the Permeation Behavior

2023· article· en· W4390095651 sur OpenAlexaff
Ryuichi Kobori, Takahiro Shishido, Shohei Wada, Koji Sakai, Noriyuki Okuyama

Notice bibliographique

RevueTetsu-to-Hagane · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIron and Steelmaking Processes
Établissements canadiensWorld Anti-Doping Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCokeCarbonizationCoalBlast furnacePermeationMaterials scienceCakingPorosityMetallurgyIron oreChemical engineeringChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ferro-coke, which is produced by mixing coal and iron ore, briquetting and carbonizing, can be used in a blast furnace to greatly decrease the reducing agent ratio. To ensure the strength of ferro-coke, asphalt pitch (ASP) is used as a binder, but the supply of ASP is limited, and the development of alternative binder are required. This study investigated the application of Hyper-coal (HPC), a low-ash caking additive obtained by solvent extraction of coal, as a new binder for ferro-coke. It was found that superior ferro-coke strength could be obtained by using HPC in which insoluble solid concentration was less than 15 wt.%, to that of ASP. This threshold value was specified from the permeation tests. The permeabilities of binders were determined by measuring the permeation distance in the packed layer of coal and/or iron ore under the carbonizing conditions. HPC appeared higher permeability than ASP in the packed layer of iron ore and coal mixtures. It was considered that the excellent thermal plasticity of HPC, lower melting temperature and higher fluidity than ASP, affected higher permeation into the inter particle void especially lower temperature range before starting the reduction of iron ore, which rapidly decreased in the permeabilities of both binders due to the distortion of carbon structures. Those results suggested that HPC was superior to ASP as a binder for ferro-coke.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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