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Enregistrement W4415323297 · doi:10.1080/00084433.2025.2571297

Investigation of the physico-technological features of the hydro-vacuum cleaning process for the high-entropy alloy CoCrFeNiMn produced from industrial ferroalloys

2025· article· en· W4415323297 sur OpenAlexaff
Gigo Jandieri, David Sakhvadze, Besik Saralidze, Giorgi Sakhvadze

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensFédération des Comités de Parents du Québec
Organismes subventionnairesShota Rustaveli National Science Foundation
Mots-clésFerroalloyAlloyProcess (computing)Manufacturing processRefining (metallurgy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reveals the hydro physical mechanism of hydro-vacuum, shockwave and cavitation-pulsation counter gravity flotational extraction of non-metallic micro inclusions inherent in the liquid high-entropy alloy CoCrFeNiMn (HEA) obtained by an original method of combined induction remelting of low- and carbon-free ferroalloys with an elevated content of target metals. The effectiveness of the hydro-vacuum technology of vertical suction, confuser-convective acceleration, and diffusion-hydro mechanical dispersion of an upward flow of molten metal superheated by 100–150 °C is theoretically substantiated and experimentally proven. It has been established that vortex-like radial twisting of tangentially directed cavitation currents in the thrust-forming high-speed annular flow of water-liquid-metal pulp formed in the process of counter-gravity acceleration, with subsequent asymmetric slamming of the caverns formed in it, is the main conditioning factor for generation of ultra-frequency shock waves of rarefaction and flotational supplanting of relatively light nonmetallic inclusions from atomised drop-liquid particles of HEA. The powder obtained by the proposed method, by its purity 98.7–99.4% and hardness 250–300 HV0.5, is practically identical to similar high-entropy materials synthesis,ed from pure metals. The findings can contribute to stimulating the development of the proposed cost-effective and easily scalable approach to the production and cleaning of HEAs of different systems.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,197 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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