The Effects of Wind Velocity on the Binding Properties of Ash, Bottom Ash, and Additives: A Wind Tunnel Study
Notice bibliographique
Résumé
The more economically viable and environmentally sustainable approach for treating the by-products of coal combustion from thermal power plants entails their collective disposal as opposed to individual disposal methods. This aligns with pertinent EU directives and domestic regulations, ensuring compliance with established standards while optimizing resource utilization and minimizing environmental impact. This study evaluated the resistance to wind erosion of the binding properties of a mixture (fly ash (FA), bottom ash (BA), and additives) using an indoor wind tunnel under simulated ambient conditions. Investigations of the mutual impact of ash, bottom ash, and additives (CaO and Ca(OH)2) with a certain percentage of water were carried out with eighteen samples. The samples consisted of the water at six addition rates 5, 8, 10, 15, 20, and 25% (w/w), and additive at three addition rates (1, 2, and 3% (w/w). Based on the obtained results, the optimal ratios of additives (3% (w/w)) and water (15% (w/w)) were determined. Prior to the wind tunnel experiments, and according to the different addition rates of additives and water, eight samples were prepared with different addition rates of ash. The mass concentrations of suspended particles (PM10) and total suspended particles (TSPs) in these samples were measured at three distinct wind velocities: 1 m/s, 3 m/s, and 5 m/s, respectively. The results indicate that the samples containing the optimal content of additives and water demonstrate a maximum increase in PM10 emission zero values of no more than 1.9 times. This finding can be considered satisfactory from the standpoint of environmental protection.
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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 | 0,001 | 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 ».