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Enregistrement W2755269164

시멘트 소성시설에서의 수은 배출특성 및 최신 측정방법 적용성 평가 연구

2017· article· ko· W2755269164 sur OpenAlexaboutno aff
Hyung-Chun Kim, 김희진, Jong-Hyeon Kim, 강대일, 박정민, 김정훈

Notice bibliographique

Revue한국대기환경학회지(국문) · 2017
Typearticle
Langueko
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)SorbentKilnOhmEnvironmental scienceWaste managementCementCement kilnRaw materialEnvironmental chemistryChemistryMaterials scienceMetallurgyEngineeringComputer scienceElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, there has been growing interest in the emission characteristics and behavior of anthropogenic mercury compounds from emission sources. It is required to establish a standard for reliable mercury measurement method. Therefore, this study has evaluated the applicability of the new measurement method; Continuous Emission Monitoring (US EPA 30A, CEM). In addition, the reliability evaluation was conducted through Ontario Hydro Method (ASTM D6784, OHM) and Sorbent trap method (US EPA Method 30B). As a monitoring result for three months via CEM from cement kiln, the maximum mercury compounds concentration was about 600 μg/S㎥. This is because of the various of raw materials and fuel, and the absence of mercury-control device. The mercury compounds concentrations of OHM, Sorbent trap and CEM were 13.64 (3.33~32.41) μg/Sm3, 13.94 (5.97~23.44) μg/S㎥ and 14.68 (6.19~26.75) μg/S㎥, respectively. The relative standard deviations (% RSD) of the three methods were 5.1~40.9%. The result of this study suggest that it is possible to apply the CEM in the cement kiln when, QA/QC such as calibration is verified.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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