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Enregistrement W7009962174

Gas atomization of metallic powder (process optimization through cfd modelling and in situ diagnostics)

2006· other· fr· W7009962174 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2006
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetal powderHomogeneousAnalytical Chemistry (journal)Metal
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L atomisation sous jet gazeux de métal liquide à travers une buse De Laval est considérée comme l un des procédés les plus performants tant du point de vue de la qualité de la poudre obtenue en terme de taille et de composition que de la consommation de gaz inerte utilisé pour atomiser ce métal liquide. Malgré tout, l optimisation de ce procédé passe par une meilleure compréhension des phénomènes mis en jeu et les études engagées actuellement s orientent aussi bien vers des recherches expérimentales que numériques. Ainsi, les travaux développés au cours de cette thèse, qui visait à l optimisation de ce procédé, concernent des résultats issus d expérience et des résultats obtenus par modélisation. D un point de vue expérimental, trois étapes du procédé ont été séparément analysées qui correspondent chronologiquement à la fusion du bain métallique, l atomisation primaire et l atomisation secondaire. La technique de Vélocimétrie par Images de Particules a été utilisée permettant d obtenir des résultats de vitesse de particules dans la chambre d atomisation et apporte des données essentielles sur les phénomènes d atomisations primaire et secondaire. L atomisation primaire semble dominée dans les premiers instants de l atomisation par la montée en pression de l autoclave. Le jet métallique est alors faiblement atomisé et les particules produites possèdent de forts diamètres. Au cours du temps, la pression dans l autoclave augmentant, la taille des jets diminue et simultanément les particules diminuent en diamètre. Enfin, l atomisation secondaire semble préférentiellement influencée par le rapport débits de gaz sur métal. Ainsi, à tout autre paramètre constant, la hauteur du bain métallique diminuant au cours du temps, l énergie disponible pour désintégrer le jet est plus forte et la taille des particules varie en conséquence. Finalement, le lien entre la pression d atomisation et la taille de la poudre produite est confirmé, ainsi que l importance du rapport de débits de gaz sur métal. D un point de vue numérique, la modélisation des écoulements gazeux produits par ce système d atomisation a été développée sous Fluent de manière à formaliser les effets des principaux paramètres opératoires. Les effets du phénomène d aspiration présent sous la buse de coulée, de la détente du gaz au passage de la buse de Laval et de géométrie de buses sur les champs de vitesse, de température et de pression ont pu être mis en évidence et les tendances notées corroborent les résultats expérimentaux. Le choix des caractéristiques géométriques des composants utilisés pour la fusion, la coulée et l atomisation influencent le débit de métal, ce qui a également un impact sur la taille de la poudre produite. Enfin, le procédé est instationnaire durant toute la phase d atomisation. En effet, la coulée du métal doit souvent être mise en route au cours de la pressurisation de l autoclave pour éviter la colmatage de la buse de coulée, puis la vidange progressive du creuset conduit à une réduction du débit de métal. Une solution pour rendre le procédé quasiment stationnaire est proposée en perspective, étape essentielle vers un procédé optimisé.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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