Coating of Biocarbon to Reduce Reactivity for Slag Foaming Applications in Electric Arc Furnace Steelmaking
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the steel industry transitions toward net-zero greenhouse gas emissions, biocarbon emerges as a promising renewable alternative to replace fossil carbon for slag foaming in electric arc furnace (EAF) steelmaking. However, the high porosity and reactivity of biocarbon leads to technical challenges associated with injection of biocarbon and foam stability, which reduces process energy efficiency. This study investigates a novel approach to address the technical challenges by enhancing biocarbon performance in slag foaming. The enhancement is achieved by coating solid biocarbon particle with bio-oil followed by heat treatment to reduce particle porosity and reactivity. Petcoke, uncoated biocarbon, and bio-oil-coated biocarbon were systematically characterized to evaluate their physicochemical properties, reactivity profiles, and interaction with synthetic slag. Particle morphology analysis revealed that coating reduced biocarbon porosity and increased biocarbon surface roughness. Thermogravimetric analysis (TGA) experiments confirmed that coating moderated biocarbon reactivity with air and CO₂, and slag. Interaction tests with slag revealed that coated biocarbon exhibited intermediate behavior, although still more reactive than petcoke but much less reactive than uncoated biocarbon, facilitating more stable and prolonged slag foaming. Coated biocarbon can possibly generate sustained foamy slag with improved duration compared to uncoated biocarbon, while still achieving comparable foaming height. These findings highlight the potential of coated biocarbon overcome the technical barrier of biocarbon utilization and serve as a feasible, low carbon-intensive injection material for EAF steelmaking process. Graphical Abstract
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle