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Enregistrement W2018462959 · doi:10.1115/1.4002135

A Method for Reduction in the Start-Up Time of a Bubbling Bed Boiler Combustor

2010· article· en· W2018462959 sur OpenAlexaff
V.K. Jain, Prabir Basu, Dominic Groulx

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Resources Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInertCombustorFluidized bedCombustionBoiler (water heating)Waste managementFluidized bed combustionCoalEnvironmental scienceParticle sizeChemical looping combustionMaterials scienceNuclear engineeringChemistryChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study on the heating of inert bed solids in a bubbling fluidized bed by means of an over-bed start-up oil burner is presented in this paper. Experiments carried out in a 160 mm diameter bed shows that the bed heats up nonlinearly with time. The rate of heating and the peak temperature reached by the bed solids depend on the bed depth, the mean particle size, and the superficial velocity through the bed. It was further noted that premixing a certain amount of biomass with the inert bed solids accelerates the rate of heating, as well as increase the peak temperature attained. The internal heat generation in the biomass is found to start at temperatures as low as 200°C. Thus, premixing some biomass with inert bed materials could reduce the combustion start-up time of a fluidized bed boiler, reducing at the same time the start-up cost by saving on consumption of expensive fuel oil in the burner. Experimental data in the present laboratory-scale unit shows good agreement with those obtained earlier in an industrial fluidized bed tested with waste-coal.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,288

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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