MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7132886608

Electrorefining for Copper and Carbon Removal from Molten Iron for Scrap Recycling in Steelmaking

2024· dissertation· W7132886608 sur OpenAlexfundno aff
Jaesuk Paeng

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésScrapElectrowinningRefining (metallurgy)SteelmakingPyrometallurgyCarbon fibersSlag (welding)Deoxidization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To attain the worldwide goal of achieving net-zero emissions by 2050, it is crucial to develop innovative methods capable of significantly reducing carbon emissions from the steelmaking sector, which currently ranks as one of the largest industrial contributors to global CO2 emissions. One of the key solutions to curtail CO2 emissions is to maximize the share of steel recycling, which is known for its significantly lower emissions. However, the quality of recycled steel products often suffers due to impurities such as carbon and tramp elements such as copper, known to directly impair the physical properties of the steel products. For decades, researchers have explored various refining methods to effectively control contaminants from steel as the supply of scrap continues to grow. However, the effectiveness of these methods has been limited by the chemical equilibrium of the systems, making them costly or challenging for commercialization. An underexplored method is electrorefining, a refining process that uses electricity to drive an electrochemical reaction to remove contaminants from molten metals. By applying electromotive force between the metal and slag phase, electrons transfer from one phase to another, allowing non-spontaneous refining reactions to occur. The objective of this dissertation is to develop a new concept of electrochemical refining technology that utilizes electricity to effectively remove impurities such as carbon and tramp elements such as copper from scrap. Specifically, this dissertation is divided into four sub-objectives: I) Developing an electrorefining process by designing an electrolyte capable of selectively removing carbon and copper from molten iron. II) Optimizing the electrorefining process regarding slag composition, current density, and refining time. III) Conducting fundamental investigations on the electrochemical oxidation process of carbon and copper from molten iron to elucidate the mechanism for their removal. IV) Performing techno-economic analysis to determine the economic feasibility of the process. The development of a new electrorefining technology for steel scrap recycling has the potential to revolutionize the entire steelmaking industry. As scrap supply continues to grow, the successful development of an electrochemical refining system for secondary steelmaking will introduce a cost-effective, environmentally sustainable, and straightforward purification process capable of achieving what conventional methods could not previously.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetMetallurgical Processes and ThermodynamicsTravaux en français237 207