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Enregistrement W6957952964 · doi:10.60692/8bb4r-kd602

Zircon dissociation in air plasma through a low power transferred arc plasma torch

2015· article· en· W6957952964 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycling and utilization of industrial and municipal waste in materials production
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZirconDissociation (chemistry)PlasmaMicrostructureArgonAnalytical Chemistry (journal)Oxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal plasma dissociation offers a convenient and attractive route to prepare zirconium oxide from zircon mineral. Transferred and non-transferred arc plasma torches have been used to study zircon dissociation. The major thrust has been to accomplish complete dissociation and make the process simpler and cost effective. Technologically, this has been attempted in argon-fired plasma reactors using higher electrical power. The present work reports a cost effective low power transferred arc plasma (TAP) processing method for dissociating zircon by using air as the plasma forming gas. Phase composition and microstructure formation of the dissociated zircon were examined by XRD and SEM with EDX. Experimental results showed that the torch input power and processing time strongly influenced the dissociation percentage as well as the microstructure formation. Further, obtained results revealed that the air plasma medium significantly improved the percentage of zircon dissociation rather than argon plasma medium at 10 and 15 kW power levels. The air plasma gives complete zircon dissociation at 10 kW power with 5 min of processing.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,679

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 savante0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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