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Enregistrement W2517785750

Field test of sodium bicarbonate and liquid CO2 use for accelerating char bed cooling

2003· article· en· W2517785750 sur OpenAlexfundno aff
Thomas M. Grace, Honghi Tran, Masahiro Kawaji

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésCharCoolantSodium bicarbonateWaste managementCarbon dioxideEnvironmental scienceChemistryChemical engineeringEngineeringMechanical engineeringOrganic chemistryPyrolysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the Willamette Industries mill in Albany, Oregon, USA, a full-scale trial was carried out on the use of bicarbonate (NaHCO3) and liquid CO 2 to cool a char bed after a simulated emergency shutdown procedure (ESP). The primary objective was to obtain quantitative information on the use of these two coolants and make a side-by-side comparison of their effectiveness on the same bed. The trial provided a fully documented experience in how to use bicarbonate and liquid CO 2 to cool a char bed effectively. Videotapes show what took place as coolants were applied. Data were obtained on the extent of combustible gas formation during and after the ESP and on the effects of infiltration air on bed burning following an ESP. Application: Short, high-volume bursts of coolant are apparently more effective than slow, steady application. Bicarbonate and liquid carbon dioxide appear to be worth the costs and the efforts involved in cooling a hot char bed after an ESP.

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)0,001
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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