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Enregistrement W2518288546 · doi:10.1021/ef502754h

High-Pressure Oxy-Firing (HiPrOx) of Fuels with Water for the Purpose of Direct Contact Steam Generation

2015· article· en· W2518288546 sur OpenAlexafffundabout
Paul Cairns, Bruce Clements, Robin W. Hughes, T. Herage, Ligang Zheng, Arturo Macchi, Edward J. Anthony

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of OttawaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlue gasWaste managementCombustionSlurryChemistryDiesel fuelFlue-gas emissions from fossil-fuel combustionEnvironmental scienceEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-pressure oxy-fired direct contact steam generation (HiPrOx/DCSG) can be achieved by the oxy-combustion of fuels in the presence of water. This process is capable of producing flue gas streams containing approximately 90% steam with a balance of primarily CO 2 . The product flue gas is suitable for processes where the purity of the steam is less important, such as the steam-assisted gravity drainage process used for in situ production of bitumen within the Canadian oil sands. This study had three primary objectives: (1) To show that high-moisture HiPrOx/DCSG can be achieved with hydrocarbon fuels. For this purpose, n -butanol was used because of its high volatility and ease of handling. (2) To see if this technology could be applied to fuels with lower volatilities. This was studied by attempting to combust a graphite–water slurry as well as mixtures of graphite–water slurry and butanol. (3) To determine the effects of different fuel mixtures, oxygen-to-fuel ratios, and water inputs on process stability and H 2 O partial pressure in the product gas. This paper describes pilot-scale combustion testing and process modeling of n -butanol, graphite–water slurry, and their mixtures in an atmosphere consisting of oxygen and water at a pressure of 1.5 MPa(g). Graphite/butanol mixtures were selected because certain combinations could represent the range of fixed carbon/volatiles ratios of waste fuels and indicate whether low-volatile fuels will ignite in the high-water moderator environment. Over the butanol test periods, a steam content of around 90 mol % at saturation was achievable; the O 2 in the combustion products was between 0.08 and 3.57 mol % (wet) with an average of 1.13 mol % (wet). The CO emissions were low (<25 ppmv wet, 3% O 2 ) in the combustor. The CO levels indicated that high fuel conversion was achieved with low excess O 2 content in the combustion products. The testing also indicated that operation with extremely low O 2 is possible for specific fuels, which will minimize downstream corrosion issues and reduce the energy consumption and costs associated with oxygen production requirements. Low CO emissions (<25 ppmv wet, 3% O 2 ) and relatively good process stability were experienced for the butanol/graphite–water slurry mixtures containing ∼40% butanol. CO emissions increased and process stability decreased as the graphite content in the fuel mixture was increased. Unassisted combustion of the graphite–water slurry was achieved for a period of 20 minutes until operational problems were encountered, due to burner plugging by the slurry, requiring that the burner be shut off. It was found that the maximum attainable H 2 O content in the product gas increased with increasing hydrogen-to-carbon ratio in the fuel. H 2 O content was around 80 mol % with 100% graphite–water slurry, 81 mol % with a 25% butanol in graphite–water slurry mixture, and around 86.5% in a 40% butanol in graphite–water slurry mixture. It was also found that the fuel H/C ratio, excess O 2, heat loss, O 2 purity, and fuel volatility are important parameters when considering a DCSG system because they directly affect the process performance and quality of the desired product.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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