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Enregistrement W2997604828 · doi:10.2172/1580018

Best Practices in Underground Coal Gasification

2019· report· en· W2997604828 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth A. Burton, Ravi Upadhye, S. Julio Friedmann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Gasification Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésUnderground coal gasificationSyngasCoalWaste managementCoal gasificationEnvironmental scienceClean coal technologySynthetic fuelEngineeringChemistryHydrogenChemical reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Underground coal gasification (UCG) converts coal in-situ into a gaseous product, commonly known as synthesis gas or syngas through the same chemical reactions that occur in surface gasifiers. Gasification converts hydrocarbons into a synthesis gas (syngas) at elevated pressures and temperatures and can be used to create many products (electric power, chemical feedstock, liquid fuels, hydrogen, synthetic gas). Gasification provides numerous opportunities for pollution control, especially with respect to emissions of sulfur, nitrous oxides, and mercury. UCG could increase the coal resource available for utilization enormously by gasifying otherwise unmineable deep or thin coals under many different geological settings. A 300-400% increase in recoverable coal reserves in the U.S. is possible. For developing countries undergoing rapid economic expansion, including India and China, UCG also may be a particularly compelling technology. UCG has been tested in many different experimental tests in many countries. The U.S. carried out over 30 pilots between 1975 and 1996, testing bituminous, sub-bituminous, and lignite coals. Before that, the Former Soviet Union executed over 50 years of research on UCG, field tests and several commercial projects, including an electric power plant in Angren, Uzbekistan that is still in operation today after 47 years. Since 1991, China has executed at least 16 tests, and has several commercial UCG projects for chemical and fertilizer feedstocks. In 2000, Australia began a large pilot (Chinchilla) which produced syngas for 3 years before a controlled shut-down and controlled restart. As present, multiple commercial projects are in various stages of development in the U.S., Canada, South Africa, India, Australia, New Zealand, and China to produce power, liquid fuels, and synthetic natural gas.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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