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Enregistrement W1998817109 · doi:10.1021/ef8007344

Emission Control of Mercury and Sulfur by Mild Thermal Upgrading of Coal

2009· article· en· W1998817109 sur OpenAlexaffabout
Cheng Zhang, Gang Chen, Rajender Gupta, Zhenghe Xu

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoal and Its By-products
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)SulfurOxidizing agentCoalEnvironmental chemistryCombustionChemistryCoal combustion productsNitrogenThermal power stationEnvironmental scienceWaste managementOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury and sulfur emissions from power plants is becoming increasingly an environmental concern. In this study, two Chinese coals from the Guizhou province and one Canadian coal from Alberta were selected to study the potential of thermal upgrading as mercury and sulfur emission control strategy prior to coal use. A low-temperature asher (LTA) and X-ray diffractometer (XRD) were used to characterize the occurrence of mercury and sulfur in coal. An experiment of mild thermal upgrading at different atmospheres was performed to explore the removal efficiencies of mercury before combustion. Our study shows that mercury is associated with different minerals in these coal samples. The correlation between mercury and sulfur is also investigated. Mercury was found to be removed effectively by mild thermal upgrading at 400 °C under a 4% O 2 −N 2 atmosphere. An oxidizing atmosphere increased the removal of pyritic sulfur significantly at low temperatures. The mercury release rate was found to be higher under an oxidizing atmosphere than under a nitrogen atmosphere between 300 and 400 °C during mild thermal upgrading.

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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,298

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations22
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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