Depositional characteristics of Ningdong coal under a reducing atmosphere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As an important raw coal for gasification, the deposition characteristics of Ningdong coal have a great influence on the long‐term stability of the gasifier. In this work, a one‐dimensional drop‐tube furnace was employed to examine the depositional behaviour of Ningdong coal under a reducing atmosphere at different temperatures and deposition times. The thickness and morphology of the minerals in the deposits were analyzed by Digimizer image analysis software, X‐ray diffraction, and scanning electron microscopy–electron dispersion spectroscopy (SEM–EDS). With the temperature increases from 1050 to 1300°C, the thickness of the deposit at each deposition time monotonously decreases, whereas the deposition rate initially decreases until reaching its minimum at 1100°C before increasing again at higher temperatures. Furthermore, the deposit morphology changes from a grain‐like form into a floccule‐like form as the temperature increases to 1050°C, and the deposition rate increases with deposition time. It was found that Fe‐containing minerals are the dominant factors of deposit formation based on SEM–EDS analysis. The transformation of the mineral matters of the coal ash at each temperature was simulated using FactSage computational thermochemistry software. It was found that the Fe‐containing minerals responsible for deposit formation are clinopyroxenes (FeO) and liquid slag (Fe 2 O 3 ). This work could be used as a theoretical guide to reveal the mechanism of deposit formation with Ningdong coal gasification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».