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Enregistrement W3001466685 · doi:10.1016/b978-0-08-102886-5.00002-5

Coal

2020· book-chapter· en· W3001466685 sur OpenAlexaff
Deepak Pudasainee, Vinoj Kurian, Rajender Gupta

Notice bibliographique

RevueFuture Energy · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalClean coal technologyClean coalEnvironmental scienceWaste managementParticulatesCoal combustion productsGreenhouse gasPollutantBeneficiationFossil fuelEnvironmental engineeringEngineeringChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coal, a nonrenewable fossil fuel, which has been used since ancient times, is one of the major sources of energy at present as well. Coal use is associated with several operational and environmental problems. Most of the high-grade coals have already been extracted, so coal left for future use is more of low grade with high moisture and ash content. Environmental issues related to coal combustion are multifaceted and are threatening the sustainability of coal use, mostly in power generation and gasification. There are quite efficient technologies that do exist for controlling pollutants such as oxides of nitrogen and sulfur, trace elements, and fine particulate matter. However, one of the serious problems facing the future of coal is emission of carbon dioxide—a greenhouse gas leading to climate change. Coal is still going to be a major player in the global energy spectrum over next 30–40 years and, in particular, for the countries such as India and China. However, the sustainable future of coal depends on mitigating these pollutants and GHG emissions. This chapter reviews the advanced characterization of coal so as to link the coal properties to operational problems such as unburned carbon and ash-related issues. The beneficiation of coal, both physical and chemical, has been included to improve the coal quality in order to reduce these emissions. The environmental issues related to emissions of NOx, SOx, trace elements and fine particulate matter, and postcombustion technologies to reduce these emissions have been presented as well. The utilization of such technologies and installation of pollution control devices can meet stringent regulatory emission limits except GHGs emission. Advanced combustion technologies, such as supercritical, ultrasupercritical boilers, integrated gasification combined cycle, and integrated gasification fuel cell, increase electricity generation efficiency and thereby reduce the GHG emissions per unit of electricity. There are a number of carbon capture technologies, including precombustion, postcombustion, oxy-firing, and chemical looping combustion, those aid to reduce GHG emissions. Current status for carbon capture and storage is also presented in this chapter. The utilization of high-efficiency low-emission technologies, including coal beneficiation, advanced combustion technologies, installation of pollution control measures, and the deployment of carbon capture and storage technologies, can leverage the coal use sustainability.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,150 · 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.

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

Citations88
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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