Microstructure and Chemical Composition of Particles from Small-scale Gas Flaring
Notice bibliographique
Résumé
Among globally relevant combustion sources, such as diesel emission and biomass burning, gas flaring remains the most uncertain. In this study, small-scale turbulent gas flaring was used to characterize particulate emissions produced under different operating conditions, such as various burner diameters and exit velocities. The composition of the fuel was also varied by modifying the percentage of methane, ethane, propane, butane, N2, and CO2, which are the predominant constituents in the upstream oil and gas industry. A broad suite of physical, chemical, and microscopic techniques was employed for analysis, and scanning electron microscopy showed the generated soot agglomerates to be composed of primary spherules that were 30 ± 10 nm in diameter. Additionally, high-resolution transmission electron microscopy, used to determine the length, tortuosity, and separation of individual graphene fringes on the primary particles, revealed a fullerenic, multiple-nuclei internal structure. Single-particle analysis revealed the dominance of elemental carbon vs. oxidized and metal-contaminated particles, and infrared spectroscopy showed the presence of alkanes and aromatics with oxygenated compounds. Intercomparing the microstructure and the composition, we also concluded that the vast majority of particles are hydrophobic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».