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Enregistrement W2314679387 · doi:10.1021/ef5018835

Fate of Sulfur, Chlorine, Alkali Metal, and Vanadium Species during High-Temperature Gasification of Canadian Tar Sand Products

2014· article· en· W2314679387 sur OpenAlexaboutno aff
Marc Bläsing, Kaveh Nazeri, Michael Müller

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Wirtschaft und TechnologieHelmholtz-Gemeinschaft
Mots-clésWood gas generatorChemistryCoalCoal gasificationFoulingtar (computing)Integrated gasification combined cycleSulfurPetroleum cokeVanadiumAir separationChlorineEnvironmental chemistryWaste managementSyngasInorganic chemistryOxygenOrganic chemistryHydrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-feed of alternative fuels, e.g., petcoke, gains increasing importance for energy conversion in not only Germany but also worldwide. An auspicious process for power generation is the integrated gasification combined cycle (IGCC). Several volatile inorganic species are of concern in IGCC power systems, because they can cause erosion, corrosion, fouling, and slagging. The aim of this work was to obtain detailed information on the influence of fuel composition of the refinery product line tar sand, bitumen, and petcoke in comparison to the standard fuel hard coal on the release of sodium, potassium, chlorine, sulfur, and vanadium species during high-temperature gasification. In addition to the pure fuels, blends of hard coal and petcoke were gasified in lab-scale experiments in a helium/oxygen atmosphere at 1500 °C. The atmospheric conditions were in an entrained flow gasifier. Hot gas analysis was performed by molecular beam mass spectrometry. Species of interest were HCl, H 2 S, COS, SO 2, NaCl, KCl, KOH, and V. A major finding is that the dilution effect cannot satisfactorily explain the release of the sulfur species under investigation for the fuel blends on one side but can explain the release of sodium and chlorine species on the other side.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,987

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,154 · 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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