Bibliographic record
Abstract
Dans la coulée en continu pour produire des formes en acier, un panier de coulée alimente des moules basculants en acier en fusion. Par conséquence, une meilleure connaissance de certains des paramètres de l'acier dans cette phase du processus permettra d'améliorer la qualité ainsi que la productivité dans un environnement plus sûr. Il y a beaucoup de paramètres de contrôle qui peuvent être mesurés dans le panier de coulée, surtout sur une base continue, cependant cette étude concerne les trois principaux qui représentent la base fondamentale métallurgique du panier de coulée : la température de l'acier, l'épaisseur des scories, et la composition de l'acier.Un tube capable de résister à l'environnement intense du panier de coulée et permettant l'observation in-situ a été utilisé pour obtenir l'un rend capable d'obtenir des informations sur la température, l'épaisseur de scories et la composition du fond sur une base continue. Cette sonde fondée sur la technologie des caloducs a été conçue, fabriquée et essayée dans deux environnements différents. L'un était dans un environnement gazeux dans une fournaise alimentée en gaz naturel. L'autre environnement dans lequel le caloduc a été essayé était dans un bain d'aluminium en fusion. Les résultats des premières expériences ont montré que le caloduc est capable d'extraire 23 kW à un flux de chaleur de 0,5 MW/m pendant que dans la prochaine série de tests le caloduc ne pouvait pas surmonter la limite imposée par le film qui bout. Ceci était un résultat de la conception interne du caloduc, ainsi, quelques modifications de conception sont suggérées pour résoudre le problème.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".