Study of Thermooxidation of Oil Shale Samples and Basics of Processes for Utilization of Oil Shale Ashes
Notice bibliographique
Résumé
A circular economy becomes an object of actual discussions as a real alternative to the existing linear economy system. The problem is actually in Estonia also, first of all in the sector of heat and power production which based mainly on the combustion of local solid fossil fuel—Estonian oil shale (OS) resulting in the formation of ~5–6 million tons of OS ashes annually. The thermooxidative decomposition of OS samples from different deposits and estimation of the possibilities of utilization of OS ashes formed at both—pulverized firing (PF) and circulating fluidized bed combustion (CFBC) of Estonian OS were studied. The thermal analysis combined with evolved gas analysis (EGA) methods like Fourier transform infrared (FTIR) and mass-spectroscopy (MS) was exploited. It was established that the differences in the thermal behaviour of different OS samples are caused by the differences in the chemical matrix of organic matter, chemical and mineralogical composition of the inorganic part of OS, and morphology of samples. It was also found that moderate grinding of OS ashes with simultaneous moderate water treatment notably improved the SO2 binding efficiency of cyclone ash, and that the strength and leachability characteristics of granulated OS ashes strongly depend on the post-granulation treatment conditions allowing to increase the soil neutralizing ability of the granulated products. This overview was based on our investigations carried out during the last fifteen years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».