Plasma-Based Depollution of Exhausts: Principles, State of the Art and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays non-thermal plasma technologies are state of the art for the generation of ozone as an important oxidant for water cleaning or bleaching, the incineration of waste gases or for the removal of dust from flue gases in electrostatic precipitators. Furthermore their possibilities of gas depollution are well known. Plasmas contain reactive species, in particular ions, radicals or other oxidizing compounds, which can decompose pollutant molecules, organic particulate matter or soot. Electron beam flue gas treatment is another plasma-based technology which has been successfully demonstrated on industrial scale coal fired power plants. This chapter aims a comprehensive description of plasma-based air remediation technologies. The possibilities of exhaust air pollution control by means of non-thermal plasmas generated by gas discharges and electron beams will be summarized. Therefore plasma as the 4th state of matter, its role in technology and the principle of plasma-based depollution of gases the will be described. After an overview on plasma-based depollution technologies the main important techniques, namely electron beam flue gas treatment, gas discharge generated plasmas including plasma-enhanced catalysis and injection methods will be described in separate sections. In these sections selected examples of commercially available or nearly commercialised processes for flue gas treatment or the removal of volatile organic compounds and deodorization will be described, too. Current trends and concepts will 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».