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Enregistrement W2034992733 · doi:10.1680/adcr.2008.20.3.121

Numerical studies of mid-kiln tyre combustion

2008· article· en· W2034992733 sur OpenAlexafffund
Pirooz Darabi, Jianwei Yuan, M. Salcudean

Notice bibliographique

RevueAdvances in Cement Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensProcess Simulations Limited (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKilnCombustorCombustionClinker (cement)Cement kilnRotary kilnWaste managementEnvironmental scienceEngineeringCementNOxAutomotive engineeringNuclear engineeringMaterials scienceMetallurgyPortland cementChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A one-dimensional mathematical model of tyre combustion is developed and incorporated in a computational fluid dynamics (CFD) code with the objective of simulating industrial-scale cement kilns and studying the midkiln firing of whole tyres. The simulation without tyre combustion shows a high flame temperature, high NOx emission, and good quality product. Replacing 20% of the total kiln heat with tyres as fuel and dropping them in to the kiln at 50 m from the burner tip results in a reduced flame temperature, a 33% reduction of NOx emission and good clinker quality. Further investigations show that up to 30% replacement of fuel with tyres is acceptable to maintain the clinker quality with reduced NOx emissions. When the tyre replacement is 40% or more, NOx emission can be further reduced, but the clinker quality becomes poor. The tyre drop-in location is another critical parameter. For the kiln studied tyres can be dropped in within 50 m of the burner tip. Further downstream dropping-in reduces kiln efficiency and clinker quality. The actual replacement of tyre combustion and the drop-in location depends on the kiln design and operating conditions. The developed comprehensive simulation tool can be used to reach an optimised kiln design under a specified operating condition.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,299 · 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'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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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