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Enregistrement W2807663262 · doi:10.11159/ffhmt18.128

Numerical Analysis of the Combustion Characteristics for the Power Improvement and Additional SOFA System in a Pulverized-Coal Boiler

2018· article· en· W2807663262 sur OpenAlexvenueno aff
Yu Jiang, Seok-Gi Ahn, Dong-Hun Oh, Chung‐Hwan Jeon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiative Heat Transfer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulverized coal-fired boilerBoiler (water heating)CombustionCoalEnvironmental scienceComputer scienceNuclear engineeringProcess engineeringWaste managementEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tangentially fired pulverized coal boilers are one of the most widely used boilers in power plants because of their good flame distribution and uniform wall heat flux to the furnace walls and have been used to generate power in Korea The pulverized-coal boiler is simulated within CFD models implemented in the ANSYS FLUENT V17.1 software and the fluid flow and coal particle combustion process are modeled using the Euler-Lagrange approach. The governing equations for the conservations of energy, mass, momentum, and species are solved However, as domestic NOx emission standards become more stringent, additional NOx reduction technologies are needed. Here, the traditional air staging technology has been unable to meet the reduction of pollutants, so we append the SOFA (Separated Over-Fire Air) system, this can be a good way to reduce the NOx generation So we introduce the concept of that SOFA (Separated Over-Fire Air) system with a pulverized-coal boiler. The CFD analysis represents a useful technology to provide the flow and temperature fields. And we expect this emission control technologies to reduce environmental pollution and the impact on human health.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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