Notice bibliographique
Résumé
Biomass co-firing within existing infrastructure of pulverized coal utility boilers is viewed as a practical near-term means of encouraging renewable energy while minimizing capital requirements, maintaining the high efficiency of pulverized coal boilers and reducing the emissions. Numerical investigation of coal/biomass co-firing is presented in this study. Co-combustion of biomass and coal is a complex problem that involves gas and particle phases, along with the effect of the turbulence on the chemical reactions. The transport equations for the continuous phase (gas) and discrete phase (spherical particles) are solved respectively in the Eulerian and Lagrangian frame of reference. The mathematical models used for co-pulverized coal/biomass particles combustion consist of models for turbulent flow (RNG k-ε model); gas phase combustion (two mixture fractions/PDF model: one mixture fraction is used for the fuel (char) and the second for the volatiles); particles dispersion by turbulent flow (stochastic tracking model); coal/biomass particles devolatilization (two competing rates Kobayashi model); heterogeneous char reaction (kinetics/diffusion limited rate model); and radiation (P-1 radiation model). The coal used is a Canadian high sulfur bituminous coal. The coal was blended with 5 to 20% wheat straw (thermal basis) for co-firing. The effect of the percentage of biomass blended with coal on the velocity field, temperature distribution, particles trajectories and pollutant emissions at the exit of the furnace is presented in this paper. One important result is the reduction of NO and CO2 emissions when using co-combustion. This reduction depends on the proportion of biomass (wheat straw) blended with coal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».