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Enregistrement W3158760594

A Study of the Composition of Carryover Particles in Kraft Recovery Boilers

2009· dissertation· en· W3158760594 sur OpenAlexfundno aff
Asghar Khalaj-Zadeh

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIron and Steelmaking Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésKraft paperComposition (language)Waste managementEnvironmental scienceKraft processChemistryPulp and paper industryEngineeringPhilosophyLinguistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carryover particles are partially/completely burned black liquor particles entrained in the flue gas in kraft recovery boilers. Understanding how carryover particles form and deposit on heat transfer tube surfaces is critically important in the design and operation of a recovery boiler. The tendency for a carryover particle to deposit on a tube surface depends on the particle temperature and composition at the moment of impact. This study was the first to examine systematically how carryover particle composition changes with the black liquor chemistry and burning conditions. \n \nThe effect of black liquor composition and particle size, gas composition (O2 and SO2 concentrations) and temperature on the composition of carryover particles were studied using an Entrained Flow Reactor (EFR). Field studies were conducted on three operating boilers, where an air-cooled probe was used to collect carryover samples at the superheater entrance. \n \nThe results show that the chloride (Cl) and potassium (K) contents in carryover particles were linearly proportional to their contents in black liquor. Cl and K were depleted during black liquor combustion due mainly to the vaporization of NaCl and KCl. The depletion of Cl is about three times greater than that of K. The significant depletion of Cl implies that carryover particles contain much less Cl, and hence, are less sticky than previously expected from black liquor composition. \n \nA dynamic model was also developed to predict the composition of carryover particles as a function of black liquor composition and burning conditions. Based on the data obtained experimentally in this study, the kinetic equations for the oxidation of sulphide available in the literature were modified and incorporated into the model to improve its sulphide and sulphate predictions. The model predicts the main components of carryover particles formed in both the EFR and three operating recovery boilers reasonably well, except for the K content, which is slightly over-predicted at high O2 concentrations (or high particle temperatures). \n \nBased on the predicted composition, it is possible to determine the thermal properties of carryover and to assess its fouling propensity in the boiler. The information helps boiler manufacturers and operators to identify locations in the boiler where massive carryover deposition may occur and to devise appropriate control strategies to minimize fouling and to improve boiler thermal efficiency.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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