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Enregistrement W4400008867 · doi:10.1002/srin.202300480

Bubble Characteristics Required for the Complete Removal of Alumina Inclusions from Steel Melts

2024· article· en· W4400008867 sur OpenAlexafffund
R. I. L. Guthrie, Mihaiela Isac

Notice bibliographique

Revuesteel research international · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBubbleShearing (physics)Materials scienceLadleMicrobubblesMechanicsMetallurgyPorosityLiquid steelTurbulenceTundishComposite materialContinuous casting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas bubbling can be an effective means to float out alumina inclusions from liquid steel in a ladle. However, large spherical cap bubbles are formed when using porous plugs, as the liquid steel is nonwetting to the porous refractory. These bubbles rise rapidly through the liquid steel, forming a fast‐moving bubble plume, restricting contact times. Sized microbubbles, by contrast, have now been generated in liquid metals by shearing methods, involving linear crossflows to an entering flow of gas, or alternatively by rotational shearing. Combined with these convective shearing forces, local kinetic energy of turbulence can also play an important part in determining final microbubble size distributions. As microbubbles have much smaller rise velocities and present a far greater inclusion capture surface area than those of a single large bubble of the same gross volume, this will allow us to remove sub‐50 μm inclusions from liquid steel. It is expected that this goal will require a redesign of current ladle shrouds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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