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Enregistrement W4231100496 · doi:10.2172/903183

Evaluation of Mercury Emissions from Coal-Fired Facilities with SCR and FGD Systems

2006· report· en· W4231100496 sur OpenAlexaboutno aff
J. A. Withum, S. C. Tseng, James Locke

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryElectric Power Research InstituteU.S. Department of Energy
Mots-clésMercury (programming language)Flue gasFlue-gas desulfurizationElectrostatic precipitatorWaste managementCoalSelective catalytic reductionEnvironmental scienceChemistryEngineeringCatalysisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONSOL Energy Inc., Research & Development (CONSOL), with support from the U.S. Department of Energy, National Energy Technology Laboratory (DOE) and the Electric Power Research Institute (EPRI), is evaluating the effects of selective catalytic reduction (SCR) on mercury (Hg) capture in coal-fired plants equipped with an electrostatic precipitator (ESP)--wet flue gas desulfurization (FGD) combination or a spray dyer absorber--fabric filter (SDA-FF) combination. In this program CONSOL is determining mercury speciation and removal at 10 coal-fired facilities. The principal purpose of this work is to develop a better understanding of the potential mercury removal ''co-benefits'' achieved by NO{sub x}, and SO{sub 2} control technologies. It is expected that these data will provide the basis for fundamental scientific insights into the nature of mercury chemistry in flue gas, the catalytic effect of SCR systems on mercury speciation and the efficacy of different FGD technologies for mercury capture. Ultimately, this insight could help to design and operate SCR and FGD systems to maximize mercury removal. The objectives are (1) to evaluate the effect of SCR on mercury capture in the ESP-FGD and SDA-FF combinations at coal-fired power plants, (2) evaluate the effect of SCR catalyst degradation on mercury capture; (3) evaluate the effect of low load operation on mercury capture in an SCR-FGD system, and (4) collect data that could provide the basis for fundamental scientific insights into the nature of mercury chemistry in flue gas, the catalytic effect of SCR systems on mercury speciation and the efficacy of different FGD technologies for mercury capture. This document, the ninth in a series of topical reports, describes the results and analysis of mercury sampling performed on Unit 1 at Plant 7, a 566 MW unit burning a bituminous coal containing 3.6% sulfur. The unit is equipped with a SCR, ESP, and wet FGD to control NO{sub x}, particulate, and SO{sub 2} emissions, respectively. Four sampling tests were performed in August 2004 during ozone season with the SCR operating; flue gas mercury speciation and concentrations were determined at the SCR inlet, SCR outlet, air heater outlet (ESP inlet), ESP outlet (FGD inlet), and at the stack (FGD outlet) using the Ontario Hydro method. Three sampling tests were also performed in November 2004 during non-ozone season with the SCR bypassed; flue gas mercury speciation and concentrations were determined at the ESP outlet (FGD inlet), and at the stack (FGD outlet). Process samples for material balances were collected during the flue gas measurements. The results show that, at the point where the flue gas enters the FGD, a greater percentage of the mercury was in the oxidized form when the SCR was operating compared to when the SCR was bypassed (97% vs 91%). This higher level of oxidation resulted in higher mercury removals in the FGD because the FGD removed 90-94% of the oxidized mercury in both cases. Total coal-to-stack mercury removal was 86% with the SCR operating, and 73% with the SCR bypassed. The average mercury mass balance closure was 81% during the ozone season tests and 87% during the non-ozone season tests.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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