Treatment of Sydney Tar Pond Sludge in CFBC
Notice bibliographique
Résumé
Test burns of mixtures of Sydney tar pond sludge and coal were carried out using CETC’s mini-circulating fluidized bed combustor (mini-CFBC). The goal was to determine if CFBC technology could be used to treat the tar pond sludge. During the tests, CO2, O2, CO, SO2, and NOx in the flue gas were monitored continuously. Stack gas sampling was carried out for HCl, metals, particulate matter, VOCs, total hydrocarbons, semi-volatile organic compounds, dioxins and furans and PCBs. Results showed that HCl, Hg, particulate matter, PCDD/Fs and metal concentrations were all below both the current limits and the gas release limits to be implemented in 2008 in Canada. Sulphur capture efficiency was about 89–90%. The percentage of fuel nitrogen converted to NOx was of the order of 4.7 to 6.1, which is significantly lower than that of conventional pulverized coal-fired boilers and well within normal range of FBC boilers. PCB and PAH emissions levels were comparable or lower than levels reported in the literature for industrial-scale FBCs. VOC concentrations were low except for benzene, for which the concentration was higher than that reported for utility-scale FBC and pulverized coal-fired boilers. In addition, CO concentration was high at 1200 to 2200 ppm. However, these CO concentrations are typical of CETC’s mini-CFBC firing coal. The trials showed that, for 10% by weight tar pond sludge mixed with 90% by weight coal, the combustion was both stable and efficient. The tests demonstrated that CFBC technology could be an environmentally sound option for eliminating wastes from the Sydney tar pond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».