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Enregistrement W2058230245 · doi:10.1021/ie034121u

Study of Mercury Speciation from Simulated Coal Gasification

2004· article· en· W2058230245 sur OpenAlexafffund
Dennis Y. Lu, D. L. Granatstein, Donald J. Rose

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésMercury (programming language)Flue gasWood gas generatorChemistrySyngasCoalCombustionCoal combustion productsFly ashEnvironmental chemistryCoal gasificationWaste managementHydrogenOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification and quantification of individual physicochemical forms of mercury (Hg) emissions from coal-fired systems is imperative for addressing questions concerning atmospheric fate and emission control. The flue gas composition and ash characteristics can have a significant impact on Hg speciation. Unfortunately, there is a lack of information available on mercury behavior under gasification conditions, which are different from combustion conditions. A bench-scale test apparatus was designed and built to simulate the synthesis gas conditions. The primary goal of this bench-scale work was to determine which gas constituents typical of gasification (CO, CO 2, HCl, Cl 2, NH 3, HCN, COS, and H 2 S) affect the oxidation of elemental mercury, which was delivered to the system via temperature-controlled permeation tubes. There appear to be a number of interactions between various synthesis gas constituents that affect mercury speciation. The results indicated that the reducing environment is not favorable for Hg oxidation via gas-phase reactions alone and that more elemental mercury is expected to remain in the syngas from coal gasification. However, depending on the temperature and concentration, there is clearly an interaction between fly ash and gas combinations to promote the mercury oxidation rate. Bench-scale tests also indicated that the chemistry of mercury is very complex. Further verification of this study has been planned at a pilot-scale entrained-flow gasifier.

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)0,001
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations77
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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