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Enregistrement W2116686170 · doi:10.1002/cjce.20052

Overview and some issues related to co‐firing biomass and coal

2008· article· en· W2116686170 sur OpenAlexaffvenue
Jianjun Dai, Shahab Sokhansanj, John R. Grace, Xiaotao Bi, C. Jim Lim, Staffan Melin

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalFoulingBiomass (ecology)Environmental scienceWaste managementBoiler (water heating)CofiringWood gas generatorTorrefactionPyrolysisEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low heating values, variable chemical compositions, peculiar physical properties, high investment cost and insecurity of biomass feedstocks supply limit the applications of biomass for energy and other processes. Co‐firing biomass and coal has potential for the development of biomass‐to‐energy capacity with significant economic, environmental, and social benefits. However, co‐firing is not straightforward, and some questions need to be addressed due to the differences in chemical compositions and physical properties of biomass and coal. This paper highlights key issues related to co‐firing, including reactor types, feeding, hydrodynamics, ash sintering, fouling, and corrosion, based on previous studies, as well as calculations and analysis. Direct co‐firing is the most common option for biomass and coal co‐firing currently, mostly due to relatively low investment needed to turn existing coal power plants into co‐firing plants. For direct co‐firing, the physical characteristics and chemical compositions of the fuel entering the combustors or gasifiers are critical to an optimum operation. Any biomass mixed with coal needs to have acceptable physical properties. More research is needed on co‐firing biomass and coal, including work on: preparation, handling, storage, and feeding of biomass feedstocks (e.g. drying, torrefaction, pelletization); co‐firing mechanisms; hydrodynamic analysis of co‐firing combustors and gasifiers; boiler/gasifier capacity, slagging, fouling, corrosion, efficiency, reliability, fuel flexibility; lower emissions and gas cleaning; catalyst poisoning; investment and operating costs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations161
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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