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Enregistrement W1973745991 · doi:10.2134/jeq2002.1484

Gaseous Contaminant Emissions as Affected by Burning Scrap Tires in Cement Manufacturing

2002· article· en· W1973745991 sur OpenAlexaff
F. Carrasco, Nathalie Bredin, Michèle Heitz

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesDirecció General de Recerca, Generalitat de CatalunyaMedical Research Council
Mots-clésScrapEnvironmental chemistryPollutantNaphthaleneEnvironmental scienceCementParticulatesCoalChlorobenzeneNOxPollutionChemistryEnvironmental engineeringMetallurgyCombustionMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the environmental impact (gaseous emissions) of using scrap tires as a fuel substitute at a cement plant that produces one million tons of cement per year. Using a combination of tires and coal as opposed to only coal caused variations in the pollutant emission rate. The study recorded a 37% increase in the rate of emission for CO, a 24% increase for SO2, an 11% decrease for NOx, and a 48% increase for HCl when tires were included. The rate of emission for metals increased 61% for Fe, 33% for Al, 487% for Zn, 127% for Pb, 339% for Cr, 100% for Mn, and 74% for Cu, and decreased 22% for Hg. On the other hand, the emission rate of organic compounds dropped by 14% for polycyclic aromatic hydrocarbons, 8% in naphthalene, 37% in chlorobenzene, and 45% in dioxins and furans. We used a Gaussian model of atmospheric dispersion to calculate the average pollutant concentration (1-h, 24-h, and annual concentrations) in the ambient air at ground level with the help of the ISC-ST2 software program developed by the USEPA. When tires were used, we observed (i) a 12 to 24% increase in particulate matter, this range considering the concentration variation depending on the average used (1-h, 24-h, and annual basis), 31 to 52% in CO, 22 to 34% in SO2, 39 to 52% in HCl, 12 to 27% in Fe, -3 to 8% in Al, 30 to 37% in Zn, and 270 to 885% in Pb; (ii) a decrease of 8 to 13% in NOx, 9 to 13% in polycyclic aromatic hydrocarbons, 6 to 7% in naphthalene, 32 to 39% in chlorobenzene, and 32 to 45% in dioxins and furans. The results obtained showed that the maximum ground-level concentrations were well within the environmental standards (for operation with only coal as well as for operation with a combination of coal and tires).

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations36
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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