Physical and mathematical modeling in billet molds for steel quality improvement
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".