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Enregistrement W4401582054 · doi:10.3390/met14080910

Influence of Top Slag Containing TiO2 and VOx on Hot Metal Pre-Desulfurization

2024· article· en· W4401582054 sur OpenAlexaff
Biwen Yang, Bo Song, Liang Chen, Honghong Sun, Derek O. Northwood, Kristian E. Waters, Hao Ma

Notice bibliographique

RevueMetals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue-gas desulfurizationSlag (welding)MetallurgyMetalMaterials scienceEnvironmental scienceWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The desulfurization capacity of top slag in the process of pre-desulfurization of hot metal containing vanadium and titanium was researched. The top slag system of CaO-SiO2-MgO-Al2O3-TiO2-VOx that was formed by blast furnace slag and a CaO desulfurization agent reduced the sulfur in hot metal from 0.08 wt.% to 0.02 wt.%. It was found that the resulfurization of the slag happened in the later periods of the desulfurization process. The vanadium–titanium oxides were both acidic in the desulfurization slag. TiO2 and VOx reacted with the basic oxides to form CaTiO3 and MgV2O4 at 1623 K, which reduced free CaO and was not conducive to top slag desulfurization. The results of calculation showed that the top slag desulfurization accounted for 15% of the total desulfurization. Using the ionic and molecule coexistence theory of slag structure, it is shown that the desulfurization efficiency could be enhanced by adjusting both the amount of desulfurization agent and the composition of the blast furnace slag before pre-desulfurization.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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