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Enregistrement W3111407233 · doi:10.1515/npprj-2020-0049

Concentrated sulfuric acid production from non-condensable gases and its effect on alkali and sulfur balances in pulp mills

2020· article· en· W3111407233 sur OpenAlexaff
Andrés Mahecha‐Botero, Rohan Bandekar, Isabel M. C. L. Sêco, Igor Aksenov, C. Guy Cooper, Jon Foan, Kam Sirikan, Jim Wearing

Notice bibliographique

RevueNordic Pulp & Paper Research Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Gas Emission Control
Établissements canadiensPROTO Manufacturing (Canada)NORAM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfuric acidPulp and paper industryPulp (tooth)Sulfur dioxideSulfurEnvironmental scienceWaste managementPapermakingMillProcess engineeringPaper millChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The pulp and paper industry often encounters challenges that require process improvements to remain competitive. These challenges may include the requirement to meet more stringent environmental regulations, stricter energy policies, or the need to improve product quality, increase production capacity and profitability. As a result, the pulp mills of today have to focus on becoming more efficient by possessing an effective chemical recovery system and reducing chemical losses. The high degree of closure is beneficial for environment, water consumption and mill economy but can upset the Na/S balance and increase the build-up of non-process elements in the system. Installing an acid plant to convert the sulfur containing Non Condensable Gases (NCG) into sulfuric acid will eliminate the NCG as a sulfur input to the recovery cycle, eliminate purchases of sulfuric acid, reduce caustic purchases, and produce additional steam that will positively impact the mill’s heat balance. This paper provides an overview of the OptimumAcid™ technology required to produce sulfuric acid in a pulp mill from NCG, presents some of the unique challenges related to feed variability, and discusses some of the technical features of NORAM’s sulfuric acid OptimumAcid™ process technology and equipment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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