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Enregistrement W1981588619 · doi:10.1115/fedsm2014-22066

Theoretical-Experimental Investigation of CO Emission From an Oil Refinery Incinerator

2014· article· en· W1981588619 sur OpenAlexaff
Masoud Darbandi, Bagher Abrar, Mohsen Khodadadi Yazdi, Mazdak Zeinali, G. E. Schneider

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSharif University of Technology
Mots-clésIncinerationRefineryEnvironmental scienceWaste managementWork (physics)PollutionProcess engineeringComputer scienceEngineeringEnvironmental engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we investigate the CO emission from an oil refinery gas incinerator both theoretically and experimentally. At the beginning of this research, our collected data from this incinerator showed that the CO contamination would be far exceeding the permissible environmental standards at the stack exhaust. Therefore, we decided to perform a combined theoretical-experimental study to find a reasonable solution to reduce the CO pollution suitably. Our theoretical study showed that a reliable solution would be to increase the incinerator operating temperature. However, we needed to collect some data from this incinerator to examine if our achieved analytical solution would work correctly. In data collection procedure, we were faced with one major difficulty due to the limits of automatic system of incinerator control, which did not let us increase the incinerator temperature readily in real work conditions. As a general remedy, our suggestion was to interfere in this automatic control system and to increase its maximum possible limit of temperature. Evidently, this needed a number of considerations, which could not be performed in a short length period. As a short length remedy, we designed a number of manual control procedures, which let us examine different temporary working conditions for the incinerator. Trying different operating condition, we eventually found a suitable one with minimum CO emission from the incinerator. Although this choice resulted in an increase in the incinerator temperature and a remedy to reduce the high CO emission, it was inversely increased the incinerator fuel consumption, which is rather a negative point. Our further data collection indicated that the excess air of primary incinerator was relatively high. Therefore, we designed an automatic system of inlet air damper to adjust the inlet air, which resulted in avoiding high excess air and consequently suitable saving in the fuel consumption. The details are provided in the rest of paper.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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