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Enregistrement W4405351168 · doi:10.1016/j.calphad.2024.102772

The power of computational thermochemistry in high-temperature process design and optimization: Part 2 – Pyrometallurgical process modeling using FactFlow

2024· article· en· W4405351168 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCalphad · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermochemistryProcess (computing)PyrometallurgyProcess engineeringComputer scienceMaterials scienceChemistryMetallurgyEngineeringInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational thermochemistry is an essential tool when it comes to the design of new industrial pyrometallurgical processes. It also enables the optimization of existing processes by analyzing the effect of various operating conditions on key indicators such as the metal recovery, the product composition, the direct emissions and the process overall energy balance. The modeling of these complex processes requires the use of multiple streams and equilibrium reactors in order to perform a large series of thermodynamic calculations. It also needs to account for the kinetic limitations of key chemical reactions. Current thermochemical software restricts users to single equilibrium reactor calculations or necessitates advanced programming knowledge to build customized pyrometallurgical processes. In this work, we introduce a new process simulation interface called FactFlow, a multi-stream/multi-unit process simulator embedded in the FactSage package. It offers an intuitive and efficient interface for handling streams, performing equilibrium calculations and allowing the use of stream recycling loops. It also uses the extensive thermodynamic databases available in FactSage to describe the energetics of oxides, sulfides, carbides, salts and metallic phases. This new process simulator interface enables the solving of mass and energy balances of a wide range of pyrometallurgical processes related to the primary production of iron and ferroalloys, copper, titanium and more. In this work, this new interface is used to describe four pyrometallurgical processes, i.e. (i) ferrosilicon alloy production using a submerged arc furnace, (ii) the primary production of copper and the impact of E-waste recycling using a Noranda-like process, (iii) the primary titanium production via the Kroll process, and (iv) the production of direct reduction iron ore pellets via the MIDREX process. Results of the simulations performed in this work are systematically compared to data available in the literature.

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.

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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,446

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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