Partitioning of Mercury and Other Trace Elements From Coal and Waste-Derived Fuels During Fluidised Bed Pyrolysis
Notice bibliographique
Résumé
The potential releases of toxic trace elements such as mercury, lead and arsenic call for emission control during fluidised bed (FB) combustion, pyrolysis or gasification of waste-derived fuels and fossil fuels. Control measures for sulphur oxides, nitrogen oxides and particulates effectively remove many other pollutants from the exhaust gases as well, but mercury and several other trace elements are already problematic and this situation will only worsen with time. Besides the effect of temperature, gas atmosphere and halogens, the presence of other species, for example metal oxides, have an effect on under which conditions and in what form trace elements are released from fuels. Understanding the events of trace elements release from solid fuels during the pyrolysis or char combustion stage will provide a key to manipulating their partitioning and controlling their emissions. Pyrolysis experiments were made with coal, sewage sludge and automotive shredder residue (ASR) in a two-stage fluidised bed combustion (FBC) facility. An Ontario Hydro measurement train plus an additional sampling system were used to measure mercury and around fifteen other trace elements in the gases, and also char samples were taken and analysed. Results from these experiments are presented. An issue that is addressed explicitely is the bed material, which may be contaminated with significant amounts of toxic trace elements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».