Improvement of Ladle Shroud Designs and its Effect on Fluid Flow Behaviour for Steelmaking through Computational Fluid Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Currently, roughly two billion tonnes of steel are produced every year, using the ladle-tundish-continuous casting machines approach.The Ladle Shroud is an important device in Steelmaking, protecting the molten steel from oxidation during its transfer from the ladle into a tundish set below.The internal contours of Refractory Ladle Shrouds supposedly protecting it from re-oxidation to compromise steel properties can often result in air inhalation, unless this is compensated by argon gas shrouding.Either way, this presently leads to gas entrainment in the liquid jet of steel passing down through the shroud.The result is a turbulent, two, or three phase (with slag entrainment), flow within the shroud.Physical Modelling, and mathematical modelling (CFD) have been used to propose radically new designs to eliminate these two-phase flows.This then should allow the enhanced cleaning of steel by using microbubbles to remove sub-50 micron-inclusions.For the present results, the CFD ANSYS-Fluent v. 19.0 code has been used to study existing designs and to test new ladle shroud design concepts, by predicting transient multiphase flows during start-up and steady state operations.These have been confirmed using full-scale water models.The verified predictions are being used as a baseline for optimising the design of ladle shrouds for industrial applications within the steel industry.A significant improvement in steel quality and properties is anticipated.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».