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Enregistrement W2147558873 · doi:10.1115/1.2424958

Combustion and Emission Performance of a Hog Fuel Fluidized Bed Boiler With Addition of Tire Derived Fuel

2006· article· en· W2147558873 sur OpenAlexaff
Wenli Duo, Ibrahim Karidio, Larry A. Cross, Bob Ericksen

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Resources Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensCatalyst Paper (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionBoiler (water heating)Waste managementNOxEnvironmental scienceFly ashFuel efficiencyPulp and paper industryChemistryEngineeringAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salt-laden hog fuel (wood waste) is burnt in a fluidized bed boiler converted from a traveling grate boiler to generate steam for a specialty paper mill. The converted boiler has a design capacity of 156t∕h of steam from hog and actual generation has varied from 76% to 107% of the design capacity. The conversion has resulted in more stable operation, more complete combustion, less ash production, reduced boiler maintenance, and lower fossil fuel consumption. Tire derived fuel (TDF) is used as a supplementary fuel. With an energy content of 31GJ∕t for TDF, as compared to 8GJ∕t for wet hog, addition of 2%–5% TDF by weight increased the bed temperature by an average of 55°C, stabilized and improved the combustion of low quality hog and high moisture content sludge. The impact of TDF addition was studied in detail. Stack emissions were tested and bottom and flyash samples were analyzed. Although TDF contains an average of 1.6% zinc and 9.2% steel wire by weight, addition of TDF did not affect total particulate emissions from the boiler. SO2 emissions were increased due to the high sulfur content of TDF (1.4%), while NOx emissions were reduced. A good correlation was obtained from the test results, showing that the addition of TDF resulted in a reduction in both the total formation and the stack emissions of dioxins and furans.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,379

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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