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Enregistrement W1508232684

아연제련시설에서의 수은 배출특성

2010· article· ko· W1508232684 sur OpenAlexaboutno aff
박정민, 이상보, 김형천, 송덕종, Min-Soo Kim, Min Joung Kim, 김영희, 이상학, 김종춘, 이석조

Notice bibliographique

Revue한국대기환경학회 학술대회논문집 · 2010
Typearticle
Langueko
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet of Things and Social Network Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)SmeltingEnvironmental scienceZinc smeltingEmission inventoryZincCoalWaste managementEnvironmental engineeringEnvironmental protectionEngineeringAir pollutionMetallurgyChemistryMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stationary combustion sources such as coal-fired power plants, waste incinerators, industrial manufacturing, etc. are recognized as major sources of mercury emissions. Due to rapid economic growth, zinc production in Korea has increased significantly during the last 30 years. Total zinc production in Korea exceeded 739,000 tons in 2008, and Korea is currently the third largest zinc producing country in the world. Previous studies have revealed that zinc smelting has become one of the largest single sectors of total mercury emissions in the World. However, studies on this sector are very limited, and a large gap in the knowledge regarding emissions from this sector needs to be bridged. In this paper, Hg emission measurements were performed to develop emission factors from zinc smelting process. Stack sampling and analysis were carried out utilizing the Ontario Hydro method and US EPA method 101A. Preliminary data showed that Hg? concentrations in the flue gas ranged from 4.56 to 9.90 ㎍/㎥ with an average of 6.40 ㎍/㎥, Hg(p) concentrations ranged from 0.03 to 0.09 ㎍/㎥ with an average of 0.04 ㎍/㎥, and RGM concentrations ranged from 0.23 to 1.17 ㎍/㎥ with an average of 6.40 ㎍/㎥. To date, emission factors of 7.5~8.0 g/ton for Europe, North America and Australia, and of 20 or 25 g/ton for Africa, Asia and South America are widely accepted by researchers. In this study, Hg emission factors were estimated using the data measured at the commercial facilities as emissions per ton of zinc product. Emission factors for mercury from zinc smelting pross ranged from 4.32 to 12.96 ㎎/ton with an average of 8.31 ㎎/ton. The emission factors that we obtained in this study are relatively low, considering Hg contents in the zinc ores and control technology in use. However, as these values are estimated by limited data of single measurement of each, the emission factor and total emission amount must be updated in future.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1160,073

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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