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Enregistrement W230654526 · doi:10.2172/990814

JV Task 122 - Assessment of Mercury Control Options for the San Miguel Electric Cooperative Power Plant

2009· report· en· W230654526 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas Lentz, Brandon Pavlish, John Kay, Michael Jones

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésSorbentMercury (programming language)EngineeringWaste managementPower stationCoalElemental mercuryElectric powerProcess engineeringEnvironmental scienceEnvironmental engineeringChemistryElectrical engineeringComputer sciencePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States, testing has been under way at electric coal-fired power plants to find viable and economical mercury control strategies to meet pending regulations. San Miguel Electric Cooperative (SMEC) engaged the Energy & Environmental Research Center (EERC) through a request for proposal (RFP) to perform research tests to evaluate sorbent-based technologies at its coal-fired San Miguel Generating Station to identify possible technology options that could be used by SMEC to meet the mercury reduction requirements of future U.S. federal standards. The goal of the testing was to target a mercury removal of {ge}90%. The EERC has successfully field-tested several sorbent-based technologies in previous projects that offer promise and potential to achieve a target removal of {ge}90%. Based on these field test results, yet recognizing that fuel type and plant operating conditions affect mercury capture significantly, the EERC proposed research tests to evaluate potential sorbent-based technologies provided by Norit Americas and the EERC that could potentially meet SMEC's mercury control objectives. Over the period of May through mid-June 2008, the EERC tested injection of both treated and nontreated activated carbon (AC) provided by Norit Americas and sorbent enhancement additives (SEAs) provided by the EERC. Tests were performed at San Miguel Unit 1 (450 MW) and included injection at the inlet of the air heater (AH) (temperature of 720 F). The test coal was a Texas lignite fuel with an average moisture content of 31.19%, an ash content of 26.6%, a heating value of 5,094 Btu/lb, a sulfur content of 2.7%, and a mercury concentration of 0.182 ppm, all reported on an as-received basis. Pilot-scale testing results identified DARCO{reg_sign} Hg-LH, SEA2 + DARCO{reg_sign} Hg, and the ChemMod sorbents as technologies with the potential to achieve the target mercury removal of {ge}90% at the full-scale test. Mercury concentrations were tracked with continuous mercury monitors (CMMs) at the electrostatic precipitator (ESP) inlet (ESP In), scrubber inlet, and scrubber outlet of San Miguel Unit 1, and a dry sorbent trap method was used to take samples periodically to measure mercury concentrations at the each of the CMM sampling locations described above. A limited number of Ontario Hydro (OH) measurements were also conducted. Removal efficiencies were calculated from mercury-in-coal values to scrubber out CMM values. Sorbent trap samples taken at the each sampling location outlet were found to be fairly consistent with CMM values. A maximum mercury removal of 78.5% was achieved with the SEA2 + DARCO Hg sorbent combination at injection rates of 50 ppm and 4 lb/Macf, respectively. An injection rate of 4 lb/Macf for DARCO Hg-LH and DARCO Hg resulted in mercury removals of 70.0% and 64.2%, respectively. These mercury reduction values were achieved at full load and at stable plant operating conditions. Scrubber reemission was observed during sorbent injection and had a significant effect on coal to scrubber out mercury removal values. When the sorbents were injected into San Miguel Unit 1 at the AH inlet, no effects on unit operations were observed. ESP performance throughout the test period was fairly steady, with only one minor breakdown. However, it should be noted that test durations were short.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,299 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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