Reaksiyon sonrası kok mukavemetini (CSR) etkiliyen faktörler ve CSR’yi tahmin etmek için istatistiksel model geliştirilmesi.
Notice bibliographique
Résumé
This study was aimed at investigating the coke strength after reaction (CSR) prediction before coke production by regression modelling. Initially, quality parameters of studied coals, namely Australian, American and Canadian coals, were categorized to understand fluctuation in the parameters. Parameters studied consist of proximate analysis, physical properties, rheological properties, ash chemistry, petrographical analysis and coke quality parameters of the coals. After understanding remarkable difference in coal quality parameters relative to origin, regression analysis was performed for the coals under study. Highly correlated parameters were detected by correlation analysis, performed via Excel and Minitab, considering both Pearson Correlation Coefficient and p - values. Devore states that two variables show strong relationship when correlation coefficient of them is above 0.8. Absolute values of correlation coefficients above 0.8 evaluated as highly correlated. Absolute values of correlation coefficients between 0.6 and 0.8 and p – values below 0.05 also evaluated as highly correlated. Then, best subset analysis was carried out by Minitab to indicate best alternative regression model. Decision of which parameters are included into model was given by evaluating R – square, R – square (adj) and R – square (pred) of best subset analysis model alternatives. For studied Australian, American and Canadian coals, CSR prediction models were developed individually. Categorization and origin base CSR prediction model development studies created the base of CSR prediction model for coal blends. Precision of the models controlled by mean hypothesis and whether residues of model are equal to zero or not was checked. 1 – sample t test, 2 – sample t test and one-way ANOVA test were used for mean hypothesis. In addition, Origin base CSR prediction models were comprised with formulas retrieved from literature. At the end of study, CSR prediction models were developed with 96.5 %, 93.41 %, 86.21 % and 80.99 % R – square for Australian, American, Canadian coals and coal blends respectively.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».