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Enregistrement W2798133482 · doi:10.22215/etd/2017-11970

Exploratory Experiments to Determine Effects of Injected Aerosolized Water, Hydrochloric Acid, and Sodium Chloride Solutions on Lab-Scale Flare Emissions

2017· dissertation· en· W2798133482 sur OpenAlexaff
Amy M. Jefferson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticulatesAerosolSootHydrochloric acidAerosolizationSodiumDistilled waterChemistryMistEnvironmental chemistryCombustionFlareEnvironmental scienceEnvironmental engineeringInorganic chemistryMeteorologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the flowback process of well-completion at hydraulic fracturing sites, there is the potential for liquid aerosol carry-over into gases sent to a flare.This thesis presents an exploratory investigation into the potential effects of non-hydrocarbon aerosols on flare emissions based on controlled experiments on lab-scale flares.Combustion emission and particulate matter optical properties were measured from lab-scale flares injected with industry relevant aerosolized liquids (water, aqueous HCl, and aqueous NaCl).Effects of liquid concentration, droplet size and liquid loading were compared to dry and distilled water base cases.Concentrations of NaCl (5%m and 15%m) and HCl (3.17%m and 9.51%m) solutions were chosen to match chlorine content, and liquid loadings up to 14.3% (kg/kg flare gas × 100%) were tested.Generally, water and HCl caused similar and relatively weak changes in gas-phase species yields relative to dry flame emission results.Conversely, NaCl solutions affected gas-phase measurements significantly: CO yields increased up to a factor of 25 and NOx yields decreased by 26% compared to that of dry flame results.Methane emissions were zero for all cases except those with injected NaCl aerosols.Particulate matter emission rates and optical properties were effectively identical for dry flames and flames with water and HCl aerosols at all tested liquid loadings and concentrations considered in the study.However, NaCl test results indicated that liquid loading and concentration affected both the amount and form of the particulate.Absorption coefficient, scattering coefficient, and soot yield results indicated that these augmented To my supervisor, Prof. Johnson, thank you for being supportive, encouraging, and for always taking the time to work through all the issues I ran into.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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