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Enregistrement W1975563246 · doi:10.1002/cjce.20058

Entrained‐flow gasifier fuel blending studies at pilot scale

2008· article· en· W1975563246 sur OpenAlexaffvenueabout
Ashleigh Cousins, David McCalden, Robin W. Hughes, Dennis Y. Lu, Edward J. Anthony

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesChina Electronics Technology Group Corporation
Mots-clésPetroleum cokeWood gas generatorCokeCoalWaste managementEnvironmental scienceCrackingAsphaltBituminous coalPetroleumFuel oilPetroleum engineeringMaterials scienceGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For the foreseeable future, coal and petroleum‐based materials, such as petroleum Coke, residuals, and high‐sulphur fuel oil, are being adopted as the feedstocks of choice for gasification projects. Of particular interest from a Canadian perspective is Coke generated from the thermal cracking of the oil sands in Western Canada. Oil sand Coke contains high sulphur (5–6%), and also typically has a low volatile content, and lower reactivity than most coals. Experimental runs have recently been conducted on the pilot‐scale entrained‐flow gasifier at CETC‐Ottawa, blending oil sand Coke with sub‐bituminous and lignite coals, to try and enhance the gasification potential of these materials. Blending Genesee sub‐bituminous coal with the delayed oil sands Coke was found to alleviate problems encountered with slag plugging the reactor when running with Genesee coal alone. Blends of Genesee sub‐bituminous and Boundary Dam lignite coals with Coke achieved higher carbon conversions and cold gas efficiencies than runs completed with the Coke by itself. While using CO 2 as the conveying gas into the gasifier was not found to significantly affect the conversion obtained, steam addition was found to have a marked effect on CO and H 2 concentrations in the syngas.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,173 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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