Fine particle emission characteristics from coal-fired power plants based on field tests
Notice bibliographique
Résumé
Six representative coal-fired power plants were selected and monitored for the PM10 and PM2.5 emission from these plants. The dust,PM10 and PM2.5 removal efficiencies and emission factors can be calculated based on the monitoring results,and the emission characteristics can be analyzed. The highest total dust removal efficiency among the 6 examined power plants through ESP (electrostatic precipitator) and FGD (flue gas desulfurization) is 99.88%,while the lowest efficiency is 99.75%,and the average efficiency is 99.82%. Before the ESP procedure,PM10/TSP is 20.93%~34.98%,and the average is 25.60%; PM2.5/TSP is 2.84%~4.14%,and the average is 3.39%. After the ESP and FGD procedure,PM10/TSP is 87.54%~95.90%,and the average is 91.57%; PM2.5/TSP is 41.22%~50.31%,and the average is 46.14%. PM2.5/PM10 increases from 10.74%~15.90% to 42.99%~55.14%,and the average is from 13.48% to 50.45%. The PM10 removal rate is 98.88%~99.62%,and the average is 99.29% after the ESP and FGD procedure,while the PM2.5 removal rate is 95.68%~98.47%,and the average is 97.41%. Comparing with the coal-fired power plants abroad,the 6 examined power plants have slightly larger dust emission factors than Canada and the United States in terms of kg·MWh-1 and kg·t-1. However,the PM10 and PM2.5 emission factors are much larger than in Canada and the US.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».