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Enregistrement W2049381007 · doi:10.1021/ef049870i

Fundamental Study on Mercury Release Characteristics during Thermal Upgrading of an Alberta Sub-bituminous Coal

2004· article· en· W2049381007 sur OpenAlexaffabout
Zhenghe Xu, Guoqing Lu, On Yi Chan

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Bituminous coalCoalEnvironmental scienceAsphaltWaste managementThermalEnvironmental chemistryChemistryMaterials scienceEngineeringMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An Alberta sub-bituminous coal was tested for the level of mercury removal obtained by a low-temperature thermal upgrading. The mercury removal characteristics, relative to increasing temperature and upgrading time, were determined. Rapid thermal upgrading at 400 °C released ∼72% of the mercury in the original coal, with a negligible total thermal energy loss. A corresponding increase in the calorific value of the upgraded coal was observed, from ∼20 900 kJ/kg to 25 900 kJ/kg. A further increase in the upgrading temperature, from 400 °C to 600 °C, produced only a minimal further increase in mercury removal. Rapid thermal upgrading at 400 °C resulted in a higher mercury removal efficiency than the temperature-programmable thermal upgrading. Thermal upgrading of sub-bituminous coal could be considered to be a viable option for mercury emission control. A volume reaction model of a first-order process was applied to simulate mercury removal from coal during the thermal upgrading. A comprehensive time constant was introduced in this model to describe the mercury release kinetics. Both the activation energy (22.6 kJ/mol) and the pre-exponential factor (8.65/min) for mercury release were determined by fitting the experimental isothermal data into this model. The determined parameters were used to predict the nonisothermic release of mercury during thermal upgrading experiments.

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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,054

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations19
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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