Study on the slurry ability and combustion behaviour of coal‐bioferment residue of drugs‐slurry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bioferment residue of drugs (BRD) is one kind of harmful and hazardous substance which has complex compositions. Thus, proper treatment of these residues has become an important concern. BRD can be utilized harmlessly and economically by mixing it with coal powder, water, and dispersant to prepare slurry fuel, named as coal‐BRD‐slurry (CBRDS). In this study, the influence of BRD on the slurry ability and combustion behaviour of CBRDS was investigated with coal water slurry (CWS) as reference. Results showed that the dispersant can reduce the slurry viscosity of CBRDS and CWS, and its optimum dosage was 0.6 wt% on the dried coal basis. The fixed‐viscosity concentration of CBRDS decreased with increasing BRD dosage. CBRDS and CWS exhibited shear‐thinning behaviour. The rheological behaviour was fitted by the power law. CBRDS exhibited higher apparent viscosity and stronger shear‐thinning behaviour because of the flocculent structure and well‐developed pores of the BRD. BRD can improve the stability of CWS by decreasing solid‐liquid separation of the slurry. Addition of BRD decreased the ignition temperature and increased the ash residues, suggesting a synergistic effect of CWS and BRD occurred during the combustion of CBRDS.
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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 | 0,001 |
| 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 ».