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Enregistrement W2745452866 · doi:10.1515/ijcre-2017-0033

Bed Material Agglomeration Behavior in a Bubbling Fluidized Bed (BFB) at High Temperatures using KCl and K <sub>2</sub> SO <sub>4</sub> as Simulated Molten Ash

2017· article· en· W2745452866 sur OpenAlexafffund
Ehsan Ghiasi, Alejandro Montes, Fatemeh Ferdosian, Honghi Tran, Chunbao Xu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Reactor Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésEconomies of agglomerationFluidized bedAgglomerateMelting pointAlkali metalMaterials scienceEutectic systemCombustionChemical engineeringFluidizationFluidized bed combustionMineralogyChemistryMetallurgyComposite materialMicrostructureOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The agglomeration of bed material is one of the most serious problems in combustion of biomass in fluidized-bed boilers, due to the presence of some inorganic alkali elements such as K and Na in the biomass ash, which form low-melting-point alkali compounds during the process. In this study, agglomeration behaviors of bed materials (silica sand particles) were investigated in a bench-scale bubbling fluidized-bed reactor operating at 800 °C using simulated biomass ash components: KCl, K 2 SO 4, and a mixture of KCl and K 2 SO 4 at eutectic composition (molar ratio K 2 SO 4 /(KCl+ K 2 SO 4 )=0.26). The signals of temperature and differential pressure across the bed were monitored while heating up the fluidized bed of silica sand particles premixed with various amounts of KCl, and the KCl-K 2 SO 4 mixture in bubbling bed regime. A sharp decrease in temperature and differential pressure was observed around 750 °C and 690 °C for 0.4–0.6 wt% loading of the low melting-point KCl and KCl-K 2 SO 4 mixture, respectively, suggesting the formation of bed material agglomeration and even de-fluidization of the bed. Moreover, this work demonstrated the effectiveness of kaolin and aluminum sulfate to minimize agglomeration. The results indicated that these additives could successfully prevent the formation of agglomerates by forming compounds with high melting points.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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