The competitive reaction mechanism between oxidation and pyrolysis consumption during low‐rank coal combustion at lean‐oxygen conditions: A quantitative calculation based on thermogravimetric analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The evolution of the oxidation‐pyrolysis competitive mechanism during low‐rank coal combustion at lean‐oxygen conditions determines the development of the coalfield fires and the burning loss rate of the coal resource. In the present work, the mass increments of oxygen‐chemisorption were measured and calculated firstly. An abstract shrinking core model was built for distinguishing the oxidation and pyrolysis pathways. On this basis, the consumption rates of oxidation and pyrolysis were respectively calculated with the TGA data obtained under the lean‐oxygen gradient of 21–0 %. The results demonstrate that the oxidation path gradually delays in temperature while the pyrolysis exhibits great temperature stability as the oxygen concentration decreases. Besides, the significant transition of the competitive consumption mechanism exists below 9 % for the oxidation phase before ignition and 5 % for the combustion phase after ignition, respectively. Two temperature indicators of T C1 and T C2 for guiding the optimal fire extinguishing schemes based on the actual oxygen concentrations and temperatures are proposed. Furthermore, 1 % is identified as the limiting oxygen concentration for the development of the coalfield fires where the ignition mechanisms of both the HST and WD coal transform into the homogeneous ignition. The WD lignite, which always maintains the coke state as the burnout mechanism, holds higher reactivity but wider dispersion degrees of combustion compared with the HST sub‐bituminous coal.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».