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Enregistrement W2377312068

An Analysis of the Factors Exercising an Influence on the Morphological Transformation of Mercury in the Flue Gas of a 600 MW Coal-fired Power Plant

2008· article· en· W2377312068 sur OpenAlexaboutno aff
Yang Li-guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Thermal Energy and Power · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasMercury (programming language)Electrostatic precipitatorFly ashCoalWaste managementPower stationFlue-gas emissions from fossil-fuel combustionNOxChemistryAir pollutionEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChlorineFlueEnvironmental engineeringEngineeringCombustion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury emissions from coal-fired power plants are regarded as the largest pollution source of man-made mercury emissions in nature. Hence,to perform an on-the-spot testing of the mercury emission concentration in various forms from a coal-fired power plant is of vital significance for understanding and controlling the law and regularity of mercury emissions. With the internationally accepted Ontario Hydro method being adopted to sample the flue gas before and after an electrostatic precipitator (ESP) in a 600 MW coal-fired power plant,the American EPA (Environmental Protection Agency) standard method was used to determine Hg0,Hg2+and HgP concentration in the flue gas,and DMA 80 was employed to ascertain the mercury concentration in solid samples (coal,bottom ash,ESP fly ash). The testing results show that when the flue gas passes through the ESP,the morphology of the mercury contained in the flue gas will undergo a remarkable change. The percentage of Hg2+ will increase from 14.71% to 39.54%,that of Hg0 will decrease from 85.19% to 60.38% and that of HgP will drop from 0.10% to 0.08%. The chlorine in coal and NOx,SO2,HCl,Cl2 in the flue gas assume a positive correlation to the formation of oxidized mercury in the flue gas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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