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Enregistrement W4400012174 · doi:10.32339/0135-5910-2023-7-566-574

Development of technological solutions to improve the quality of railway rails by improving the technology of smelting, out-of-furnace processing and continuous casting of rail electric steel.

2023· article· en· W4400012174 sur OpenAlexaff
А. А. Уманский, A. S. Borisov, С. В. Фейлер

Notice bibliographique

RevueFerrous Metallurgy Bulletin of Scientific Technical and Economic Information · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Systems and Materials Science
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmeltingCastingContinuous castingQuality (philosophy)MetallurgyEngineeringManufacturing engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on a complex of metallographic and X-ray phase studies for the conditions of EVRAZ ZSMK, which is a leading domestic manufacturer of railway rails, the nature of characteristic defects of rails of metallurgical origin has been determined. These defects, which are the cause of rejection of rails during ultrasonic quality control in the flow of rail-block mill, are stratifications, in the localities of which accumulations of silicate, alumina and sulfide non-metallic inclusions are concentrated; at the same time, these defects in the vast majority of cases are located in the neck of the rail profiles. Analysis of contamination with non-metallic inclusions of suitable rails of the current production of EVRAZ ZSMK showed that, unlike the locations of defects in rejected rails, alumina non-metallic inclusions have an extremely low concentration, while manganese sulfides and silicate inclusions have the highest relative concentration. Based on the results obtained, technological measures were developed, pilot-industrial and implemented to improve the production technology of rail steel in the conditions of the electric steelmaking workshop of EVRAZ ZSMK. In order to reduce the concentration of oxide nonmetallic inclusions in rail steel, a new technology of ladle treatment of steel using a low-ash carburizer and calcium carbide for slag deoxidation has been developed. To reduce sulfide inclusions contamination, measures have been implemented to ensure the sulfur content in the finished steel at a level of no more than 0.008%. The optimization of the modes of electromagnetic mixing in the mold and the temperature regimes of continuous casting of steel was carried out, which also had an effect on reducing the concentration of non-metallic inclusions in continuously cast billets of rail steel and finished rails. The introduction of a set of these technological solutions and measures allowed to reduce the rejection of rails for internal defects from 7% to less than 2%

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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