Analyses on Forms of Sulfurin Chinese Yanzhou Coal and Their Transformation during Pyrolysis by X-ray Absorption Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
In the processof pyrolysis, inherent and the added minerals are the main factors to affectthe transformation and distribution of sulfur in coal. In order to cleanly and efficiently use the inferior coal with high-sulfur content, Yanzhou coal containing 5wt % sulfur was chosen as the sample to do pyrolysis experiments in a fixed-bed reactor. The effect of iron additive on the sulfur forms and their transformation during coal pyrolysis wasstudied in this paper. Fe and S forms in raw coal with (FC) and without (RC) iron additive and their chars from different temperature were determined by XANES, and the gaseous products and total sulfur in char were also considered. The results show that addition of Fe in coal can make more sulfur retained in the char. The transformation of sulfur exists in the entire coal pyrolysis process from 200 to 1000 °C, and more inorganic sulfur was produced during the FC pyrolysis at high temperature (700–1000 °C). FeS existing in the FC char from 1000°C occupies about 62% of the total sulfur in char, but there is almost no FeS in the RC char at 1000 °C. The semi-quantitative analysis of XANES data by LCF fitting will also be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».