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Enregistrement W2032956920 · doi:10.1115/fbc2003-171

Combustion of Wood Processing Residues in a Circulating Fluidized Bed

2003· article· en· W2032956920 sur OpenAlexaff
Fernando Preto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNOxCombustionEnvironmental scienceWaste managementFluidized bed combustionSolid fuelFreeboardPower stationPollutantPulp and paper industryEnvironmental engineeringCoalChemistryFluidized bedEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combustion of wood processing residues was tested in the 0.8 MWth CANMET Circulating Fluidized Bed Combustor (CFBC) pilot plant. The specific residues tested were three different types of coniferous tree bark (i.e. from different locations to represent a range of possible fuels and fuel properties). Combustion conditions may be summarized as follows: fuel moisture levels 42–60%, fluidizing velocity 2.1–2.4 m/s; bed temperature 785–910 °C; maximum freeboard temperature 980–1070 °C and excess air levels 20–75%. The CFBC unit was able to burn the high moisture level fuels with no detrimental effect. In all trials the residues burned very well, with combustion efficiency greater than 99% based on overhead carbon loss. Emissions measurements were made of the following pollutant species CO, NOx, N2O, SO2, and dioxins and furans. The emissions levels were: 100–130 ppm NOx; <1 ppm N2O; 5–20 ppm SO2 and 400–1800 ppm CO. These emission levels are well below pollution guidelines for all major pollutants except CO. This however can be traced to the non-homogeneous nature of the coarse feed in the pilot plant. The problem can reasonably be addressed in a full-scale unit by a more stable feed system. A preliminary economic analysis of a new 25 MW FBC power plant firing these fuels was performed. Conservative inputs give a cost of 6 cents/kWh for the electricity produced and a economic wood haulage radius of 70 km.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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