MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1995612739 · doi:10.5539/eer.v4n3p147

Quantifying Space Heating Stove Emissions Related to Different Use Patterns in Mongolia

2014· article· en· W1995612739 sur OpenAlexvenueno aff
Randy L. Maddalena, Melissa M. Lunden, Daniel Wilson, Cristina Ceballos, Thomas W. Kirchstetter, Jonathan Slack, Larry Dale

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStoveEnvironmental scienceChimney (locomotive)ParticulatesCoalIgnition systemWaste managementSmokeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major source of particulate matter pollution in Mongolia’s capital, Ulaanbaatar, is emissions from traditional coal-burning space-heating stoves. Significant investment has been made to replace traditional highly polluting heating stoves with improved low-emission high-efficiency stoves. Performance testing that has been undertaken to support the selection of replacement stoves is typically based on manufacturers’ recommended operating procedures, which may not be representative of the operating procedures used in homes. The objective of this research is to evaluate factors that influence stove emissions under typical field operating conditions. A highly-instrumented stove testing facility was constructed to allow for rapid and precise adjustment of factors influencing stove performance. Tests were performed using one of the improved stove models currently available in Ulaanbaatar. Complete burn cycles were conducted with coal from the Ulaanbaatar region using various startup parameters, refueling conditions, and fuel characteristics. Measurements were collected simultaneously from undiluted chimney gas, diluted chimney gas, and plume gas drawn from a dilution tunnel above the chimney. Ignition events lead to increased PM emissions with more than 98% of PM mass emitted during the startup and refueling process. However, emissions during refueling are of particular interest, both because refueling is common and because refueling associated emissions appear to be very high. CO emissions are distributed more evenly over the burn cycle, peaking during ignition and late in the burn cycle. We anticipate these results being useful, in combination with behavioral surveys, for quantifying public health outcomes related to the distribution of improved stoves and to identify opportunities for improving and sustaining performance of the new stoves.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,405

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy and Environment ResearchMême sujetVehicle emissions and performanceTravaux en français237 207