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Enregistrement W1972215227 · doi:10.1021/es200823a

Determination of Nickel Species in Stack Emissions from Eight Residual Oil-Fired Utility Steam-Generating Units

2011· article· en· W1972215227 sur OpenAlexaff
Frank E. Huggins, Kevin C. Galbreath, Kurt E. Eylands, Lisa L. Van Loon, Jeremy A. Olson, Edward J. Zillioux, Stephen Ward, Paul Lynch, Paul Chu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoal and Its By-products
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNickelParticulatesEnvironmental chemistryNickel sulfideChemistryResidual oilPetroleumFuel oilStack (abstract data type)Atomic absorption spectroscopySulfideResidualSulfurEnvironmental scienceWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

XAFS spectroscopy has been used to determine the Ni species in particulate matter collected on quartz thimble filters in the stacks of eight residual (No. 6 fuel) oil-burning electric utility steam-generating units. Proper speciation of nickel in emitted particulate matter is necessary to correctly anticipate potential health risks. Analysis of the spectroscopic data using least-squares linear combination methods and a newly developed method specific for small quantities of Ni sulfide compounds in such emissions show that potentially carcinogenic Ni sulfide compounds are absent within the detection limits of the method (≤ 3% of the total Ni) in the particulate matter samples investigated. In addition to the major nickel sulfate phase (NiSO(4)·6H(2)O), lesser amounts of (Ni,Mg)O and/or NiFe(2)O(4) were also identified in most emission samples. On the basis of the results from these emission characterization studies, the appropriateness of the U.S. Environmental Protection Agency's assumption that the Ni compound mixture emitted from residual oil-fired power plants is 50% as carcinogenic as nickel subsulfide (Ni(3)S(2)) should be re-evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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