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Enregistrement W7161989308 · doi:10.82308/26440

Physical and mathematical modeling in billet molds for steel quality improvement

2015· dissertation· en· W7161989308 sur OpenAlexaboutno aff
Ken Morales Higa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlux (metallurgy)LimitingClosure (psychology)High speed train

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La coulée continue de billettes d'acier peut être associée à des défauts comme des inclusions, des marques d'oscillation, des ségrégations de la ligne du centre, des dépressions et de la rétention de moule poudre (MPE). Des simulations mathématiques et la prise de mesures physiques sur un modèle à eau plein échelle pour la coulée des billetées rondes et carrés, correspondant à ceux utilisés par l'usine Rio Tinto Fer et Titane (RTFT) située à Sorel Tracy, Québec, Canada, furent employés pour révéler les possibles mécanismes de MPE. Le modèle physique inclus l'injection d'encre avec l'enregistrement de vidéo rapide, la vélocimétrie d'image particule (PIV) et des expérimentations avec l'eau et l'huile. Tant pour las lingotières rondes que pour las lingotières carrées, les flux sont asymétriques, et des vortex de flux intermittents se forment au long du volume des deux types de lingotières et près de la région du ménisque sous différentes conditions de coulée et d'opération, incluant de basses vitesses de coulée. Les fortes collisions des jets compromettent la croissance uniforme des couches d'acier, alors que las fluctuations de ménisque influence la génération de MPE et de subséquentes surfaces défectueuses. Les patrons d'écoulements de liquide observés lorsque opérant avec l'alternative proposée pour un design de submergée buse d'entrée (SEN), réduit la forte collision des flux sur la couche d'acier en solidification ainsi que la fluctuation des niveaux du moule dans la région du ménisque en comparaison avec les résultats obtenus par l'opération courante.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,274 · 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'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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