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Enregistrement W2946920966 · doi:10.1002/cjce.23567

Nitric oxide emissions and temperature evolution during the char grate‐fired process

2019· article· en· W2946920966 sur OpenAlexvenueno aff
Li Xu, Qian Du, Guangbo Zhao, Sun Qiaoqun, Jianmin Gao, Ximei Li, Laifu Zhao, Wei Zhao, Shaohua Wu, Yukun Qin

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Heilongjiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCharNOxCombustionOxygenChemistryChemical engineeringNitrogen oxideWaste managementEnvironmental engineeringOrganic chemistryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the char grate‐fired process is key to developing a low‐nitric oxide (NO) technology for industrial boilers. In this work, char combustion and NO emissions during a grate‐fired process were studied in a small‐scale one‐dimensional fixed‐bed system by adjusting the char/oxygen (O2) ratio. Evolution of the surface temperature of the char bed was measured using an infrared temperature measurement system. As the char/O2 ratio increased, a reaction layering of the char bed occurred. The char bed can be divided into oxygen‐absent and ‐present parts in time, and into reduction and oxidation layers in space. This kind of division was determined by the complete oxidation layer that could deplete all O2. The reduction layer could reduce NO emissions well. With the increase of the char/O2 ratio, the char mass proportion of the oxygen‐absent part increased, while that of the oxygen‐present decreased; and the NO emissions and conversion rate of char nitrogen decreased. When combustion began, char started to burn and released a large amount of heat, and the surface temperatures of both the oxidation and reduction layers increased, with a larger rise of the former of about 260 °C. As the reaction proceeded, the surface temperature of the oxidation layer gradually decreased, while that of the reduction layer increased until the char bed was burnt through.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0000,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,151 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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