MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2177711138 · doi:10.5194/acp-16-2417-2016

Mercury transformation and speciation in flue gases from anthropogenic emission sources: a critical review

2016· review· en· W2177711138 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaMajor State Basic Research Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFlue gasMercury (programming language)Fly ashChemistryElectrostatic precipitatorEnvironmental chemistryCoalIncinerationWaste managementNOxFerrousCoal combustion productsSmeltingParticulatesCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Mercury transformation mechanisms and speciation profiles are reviewed for mercury formed in and released from flue gases of coal-fired boilers, non-ferrous metal smelters, cement plants, iron and steel plants, waste incinerators, biomass burning and so on. Mercury in coal, ores, and other raw materials is released to flue gases in the form of Hg0 during combustion or smelting in boilers, kilns or furnaces. Decreasing temperature from over 800 °C to below 300 °C in flue gases leaving boilers, kilns or furnaces promotes homogeneous and heterogeneous oxidation of Hg0 to gaseous divalent mercury (Hg2+), with a portion of Hg2+ adsorbed onto fly ash to form particulate-bound mercury (Hgp). Halogen is the primary oxidizer for Hg0 in flue gases, and active components (e.g., TiO2, Fe2O3, etc.) on fly ash promote heterogeneous oxidation and adsorption processes. In addition to mercury removal, mercury transformation also occurs when passing through air pollution control devices (APCDs), affecting the mercury speciation in flue gases. In coal-fired power plants, selective catalytic reduction (SCR) system promotes mercury oxidation by 34–85 %, electrostatic precipitator (ESP) and fabric filter (FF) remove over 99 % of Hgp, and wet flue gas desulfurization system (WFGD) captures 60–95 % of Hg2+. In non-ferrous metal smelters, most Hg0 is converted to Hg2+ and removed in acid plants (APs). For cement clinker production, mercury cycling and operational conditions promote heterogeneous mercury oxidation and adsorption. The mercury speciation profiles in flue gases emitted to the atmosphere are determined by transformation mechanisms and mercury removal efficiencies by various APCDs. For all the sectors reviewed in this study, Hgp accounts for less than 5 % in flue gases. In China, mercury emission has a higher Hg0 fraction (66–82 % of total mercury) in flue gases from coal combustion, in contrast to a greater Hg2+ fraction (29–90 %) from non-ferrous metal smelting, cement and iron and/or steel production. The higher Hg2+ fractions shown here than previous estimates may imply stronger local environmental impacts than previously thought, caused by mercury emissions in East Asia. Future research should focus on determining mercury speciation in flue gases from iron and steel plants, waste incineration and biomass burning, and on elucidating the mechanisms of mercury oxidation and adsorption in flue gases.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,279 · 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