Influence of Na <sub>2</sub> CO <sub>3</sub> on the activation degree and microstructure of coal gasification coarse slag
Notice bibliographique
Résumé
Silicon in coal gasification coarse slag (CGCS) accounts for more than 40%. CGCS can be developed into an inorganic silicon source to improve its utilization value. Alkali activation can increase extraction rate of silicon. In this study, the influence of Na2CO3 on the activation degree and microstructure of CGCS was investigated. The activation mechanism was discussed based on IR, XRD, SEM, and EDS data. The results showed that the dosage of Na2CO3 was positively correlated with SiO2/Al2O3 in CGCS, which is generally 0.8 ~ 1.3 times of CGCS. The activation temperature of CGCS was 800°C ~ 850°C. A small amount of residual carbon could slightly reduce the activation temperature. The alkali activation process involved depolymerizing the polymer structure into an oligomer, whereby the crystalline structure was transformed into an amorphous structure. Moreover, Q4 structure in CGCS could be more easily activated than Q3 or Q2 structure. The activation reaction was carried out under gas-liquid-solid three-phase conditions. The diffusion effect of CO2 gas could be fully utilized in the activation process to ensure the melting of heteroatoms and the formation of defects, which prevented the emergence of crystalline substances. This research provides a solid theoretical foundation for low-cost and high-quality extraction of silicon from CGCS.
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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 ».