Evaluation of the Performance of Air Dense Medium Fluidized Bed (ADMFB) for Low-Ash Coal Beneficiation. Part 2: Characteristics of the Beneficiated Coal
Notice bibliographique
Résumé
Low-rank coals are widely used as fuel in coal-fired power plants. Continuing the use of these fuels is under huge pressure because of stringent environmental regulations. The air dense medium fluidized bed (ADMFB), which is a dry physical coal beneficiation method, can offer an efficient and economical solution for ash removal. The performance of the ADMFB separator in preparing higher quality coals has been studied by detailed characterization of the ADMFB clean coal products with minimum ash content, maximum organic material recovery, or different feed particle sizes in the present work. The percentage of ash removal for the selected samples with particle size of 1–13.2 mm was between 9 and 22% with respect to the feed sample. An increase of all CHNS components and higher heating value (HHV), regardless of the coal particle size, and a very efficient mercury rejection of between 33.7 and 48.6% were observed for most of the beneficiated samples. Inductively coupled plasma–mass spectrometry (ICP–MS) analysis confirmed the decrease of most of the hazardous elements, such as Pb, Ag, Ba, Cu, Mn, Be, and K, indicating a positive affinity of these elements with the ash-forming minerals of the coal. Some elements, such as As, Se, and Sb, exhibited inconsistent results, which indicates various degrees of organic bonding for these elements. X-ray fluorescence (XRF) analysis of the ashes of the beneficiated coals revealed different decreasing levels of Si, Al, and Mg oxides (main components of clay minerals) and an increase of Na, Ca, and Fe oxides. Lower viscosities, a lower reducing ash fusion temperature (< ∼1250 °C), and consequently, an increased slagging propensity based on a number of simple slagging indices for beneficiated products were obtained. The change in the reactivity of the clean coal products was discussed on the basis of the maximum rate of weight loss ( R max ) and the peak temperature ( T max ) obtained by differential thermogravimetry (DTG). The fine and middle size beneficiated samples showed various degrees of reactivity improvement. R max for the middle size was found to increase by at least 84.5%, and T max for the same was found to decrease by at least 62 °C.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».