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Enregistrement W4394599453 · doi:10.1080/19392699.2024.2339328

Numerical simulation and optimization of the multi-stage air/gas supply system in a coke oven battery with 7.1 m coking chambers

2024· article· en· W4394599453 sur OpenAlexaff
Ruobing Yan, Yanjun Liu, Sheng Wu, Haijiang Tian, Yueyue Li, Chengpeng Xiang, Leping Dang, Hongyuan Wei

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Coal Preparation and Utilization · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensSemtech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoke ovenBattery (electricity)CokeStage (stratigraphy)Waste managementAutomotive engineeringEngineeringSingle stageEnvironmental scienceThermodynamicsPower (physics)PhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3-D numerical simulations based on diffusion combustion technology were employed to optimize the multi-stage air/gas supply system in a coke oven battery with 7.1 m coking chambers. In the heating flues, the Eddy-Dissipation Concept (EDC) model and the ideal gas model were utilized to numerically investigate diffusion combustion. What is more, the radiation between the flue gas and the silicon brick was calculated using the Discrete Ordinates (DO) model. After validating the reliability of the model with field-measured data, insights into the temperature field and gas flow in the heating flue, and heat flux distribution over the heating wall were obtained. To characterize the vertical heating uniformity, an index of the standard deviation of the heat flux over the vertical heating walls was proposed. By optimizing the multi-stage air/gas supply design of heating flues, the vertical heating uniformity was improved by 60% according to the index values. The approach developed in this work can be a useful tool for the design of large-capacity coke oven batteries at different scales.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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