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Enregistrement W2114636054 · doi:10.1139/s07-052

Kinetic study and characterization of sewage sludge for its incineration

2008· article· en· W2114636054 sur OpenAlexvenueno aff
Rosa Rodríguez, Daniel J. Gauthier, S. Udaquiola, Germán Mazza, Osvaldo M. Martı́nez, Gilles Flamant

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésIncinerationSewage sludgeThermogravimetric analysisCombustionPyrolysisDecompositionWaste managementEnvironmental scienceEnvironmental chemistryPulp and paper industryChemistryEnvironmental engineeringSewage treatmentOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sewage sludge from San Juan, Argentina, was characterized in an attempt to improve the thermal treatment efficiency and to reduce the environmental impact of incineration. The ash content is about 50% dry basis, and its weight loss at 105 °C was high. Taking into account the moisture content, it required drying for an autothermal combustion, thus imposing an additional combustible for incineration. The sludge contains high concentrations of several trace elements, and all but Hg are two to fivefold more concentrated in its ash. Thermogravimetric analyses were carried out on dry samples of sludge in inert and oxidative atmosphere. Three peaks can be observed in all differential thermogravimetric curves during the organic matter decomposition. The pyrolysis curve is over the combustion curve and parallel to it up to high temperatures. A kinetic model of the sludge weight loss during its incineration, based on these studies and combining the multi-step pyrolysis and combustion processes, is proposed and discussed.

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)0,000
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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