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Enregistrement W2011987294 · doi:10.2118/03-09-tb

Incineration: Efficient, Economical, and Environmental

2003· article· en· W2011987294 sur OpenAlexaboutno aff
Audrey Mascarenhas

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncinerationCombustionWaste managementGreenhouse gasEnvironmental scienceMethaneAcid gasNatural gasEnvironmental engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Industries are continually looking for innovative ways to improve air quality and reduce greenhouse gas emission,. Incineration of waste gas products is not a new concept to the oil and gas industry. However in recent years significant improvements in incinerator design and technology have resulted in optimal performance, increased reliability and reduced capital and operating costs. Since the technology has a measurable 99.99% combustion efficiency with no visible flame, black smoke, or detectable odour, petroleum companies are now considering incineration as a cost effective and environmentally responsible alternative to conventional flaring. Incineration is a proven method to reduce greenhouse gas emissions because the global warming potential (GWP) of methane is 21 times greater than the GWP of CO2. Hence. the complete combustion process that incineration offers reduces the global warming effect and significantly improves air quality. Also assisting in reducing greenhouse gas emissions is the fact that incineration requires significantly less fuel gas to combust low heat content streams such as acid or tail gas. Discussion Incineration allows for the complete combustion of waste gas Streams, where the only emissions exiting the stack to the atmosphere are carbon dioxide and water vapour. Sulphur dioxide also exits the stack when sulphur compounds such as hydrogen sulphide are present in the waste gas stream. Complete combustion is achieved with incineration due primarily to the elevated temperatures reached in the enclosed combustion chamber. In stacks where sufficient temperatures cannot be achieved. Incomplete combustion will result and a variety of by-products are formed that often appear as black smoke and soot particles. From the research conducted by the University of Alberta and the Alberta Research Council, over 250 of these compounds have been identified, some of which are carcinogenic poly-nuclear aromatic hydrocarbons (PAHs). The soot and black smoke occurs most noticeably when the gas is rich (longer chain hydrocarbons), as is the case with solution gas. Flares have difficulty burning efficiently as they do not reach as high a temperature and their performance is adversely affected by cross winds, composition, and entrained liquid droplet size in the waste gas stream. Incineration allows control of lhe combustion process to increase efficiency and optimize the fuel gas consumption. Hence, improving the combustion process by using incineration improves the air quality in the vicinity of oil and gas facilities, as opposed to flaring or venting the waste gas. Incineration Technology The combustion process within the incinerator results in a thorough mixing of the waste gas stream with sufficient air, followed by the ignition process. The elevated temperatures reached in an incinerator ensure complete combustion of the waste stream. Improvements in incinerator design and technology have resulted in reduced costs and greater reliability. Since the technology has measurable 99.99% combustion efficiency with no visible name black smoke, or detectable odour, petroleum companies are now considering incineration as a cost-effective and environmentally responsible alternative to conventional flaring. These principles are primarily responsible for improved air quality and the reduction in greenhouse gas (GHG) emissions.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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