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Enregistrement W2886834467 · doi:10.1002/cjce.23182

Changes in the physicochemical characteristics and spontaneous combustion propensity of Ximeng lignite after hydrothermal dewatering

2018· article· en· W2886834467 sur OpenAlexvenueno aff
Yuan Shao, Jianzhong Liu, Junhong Wu, Qingqing Zhou, Zhihua Wang, Junhu Zhou, Kefa Cen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpontaneous combustionDewateringCombustionCoalChemistryChemical engineeringCarbon fibersWater contentHydrothermal circulationPulp and paper industryWaste managementMaterials scienceOrganic chemistryComposite materialGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spontaneous combustion behaviour and physicochemical characteristics of Ximeng lignite dewatered by hydrothermal dewatering (HTD) were investigated. In addition, effect of upgrading temperature, as well as the mechanism for evolution of spontaneous combustion propensity was discussed. The results showed that after HTD, fixed carbon content of lignite increased, whereas equilibrium moisture content and volatile content decreased; aromatic carbons increased relatively at the expense of oxygen‐containing functional groups and aliphatic hydrocarbons. Pore structures of lignite were developed by different extents after HTD. Spontaneous combustion propensity of upgraded lignite was evaluated using the crossing‐point temperature method. The results indicated that the spontaneous combustion propensity of HTD‐upgraded lignite significantly depended on upgrading temperature. When upgrading temperature was lower than 230 °C, spontaneous combustion propensity was raised due to development in pore structure. However, when upgrading temperature exceeded 230 °C, spontaneous combustion propensity was suppressed because active sites involved in coal oxidation were extensively removed. In conclusion, a higher upgrading temperature is recommended to extend the upgrading effect and to further suppress the spontaneous combustion propensity of lignite.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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