PROSPECTIVE ASSESSMENT OF RESOURCES OF ALTERNATIVE TYPES OF ALUMINOSILICATE REFRACTORY RAW MATERIALS OF THE FAR EASTERN REGION OF RUSSIA
Notice bibliographique
Résumé
The presence of a refractory industry characterizes the degree of industrialization. countries. Of the more than two hundred countries in the world, there is a developed refractory industry in about 35 countries. In Russia, the extraction and production of natural refractory raw materials is carried out in small quantities, amounting to units of percent of the total required quantity. The main raw material for its production is scarce and expensive alumina imported from China and other countries, 2/3 of which fall on aluminosili-cate refractories. According to the results of regional and thematic works on the territory of the Far Eastern Region of Russia, the scales of development of high-alumina formations of various genetic types have been determined: sedimentary-metamorphic (sillimanite, distene, andalusian), hydrothermal-metasomatic (alunite, alunite-dickite, alunite-diasporic), sedimentary (kaolinite), magmatic (anorthosite, labrador-anorthosite, nepheline and leucite), according to physico-chemical and technological properties (alumina content of 20-40% or more, fire resistance over 1580°C), the results of industrial research satisfying the requirements for refractory raw materials of alternative types. The presented rather extensive factual material on natural types of fire-resistant raw materials in the Far East testifies to the great potential for the formation of a raw material base for the production of refractories, the prospects of which are quite definite for the economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».