Physicochemical properties of steelmaking slags for the mitigation of CO2 emissions in steel sector
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the challenging points regarding the high temperature physical chemistry of slags to achieve the improved and stable electric arc furnace (EAF) or electric smelting furnace (ESF) technology on the way to green steel will be reviewed, and the recent experimental and modelling research will be discussed. For example, the initial melting phenomena of hot briquetted iron (HBI) and the slag formation behaviour was observed using a high-frequency induction furnace. Main component of gangue oxides in HBI was SiO2, Al2O3, and CaO in conjunction with unreduced iron oxide. To increase the dephosphorisation efficiency, the distribution ratio of phosphorus between metal and slag was calculated using FactSage™ software, version 8.2 (CRCT ThermFact, Inc., Montreal, Canada) and was compared to the measured results. The optimisation of slag chemistry is required not only for maximum dephosphorisation efficiency with good slag foamability but also for minimum slag volume with less refractory corrosion in EAF process. The slag chemistry is also one of key parameters affecting the operation efficiency in ESF in view of FeO reduction behaviour, viscosity, sulfide capacity, etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».