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Enregistrement W4402555799 · doi:10.1002/cjce.25494

Effect of the main components in gasification wastewater on the surface properties of coal water slurry

2024· article· en· W4402555799 sur OpenAlexvenueno aff
Dedi Li, Biao Feng, Yuanlin Luo, Jianbin Wang, Xinjie Lai, Jun Zhao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Combustion and Slurry Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Research and Development Program of Zhejiang ProvinceNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésSlurryCoal waterWastewaterWaste managementCoalEnvironmental scienceCoal gasificationCoal slurryMaterials scienceEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coal water slurry is an advanced and efficient clean coal technology; using gasification wastewater to prepare coal water slurry can recycle wastewater and improve energy utilization efficiency. As the complex substances in wastewater have a great influence on the slurry properties, the effects of organic matter, metal ions, and ammonia nitrogen in gasification wastewater on the surface properties of coal water slurry are studied in this paper in order to provide new ideas for slurry mechanism of coal water slurry prepared from wastewater. Results show the following: (a) Compared with ordinary coal water slurry, the concentration of coal water slurry prepared from wastewater with high organic content increased by 2.9%, while the concentration of coal water slurry prepared from wastewater with high ammonia nitrogen content decreased by 2.1%. (b) The contact angles of coal water slurry prepared with phenols, alcohols, and urethane are reduced by 2.8°, 6.3°, and 1.5°, respectively, so organic matter can change the hydrophilicity of coal particles and affect slurryability. (c) Mg 2+ and Ca 2+ have basically no effect on slurry. Fe 3+ reduces the absolute value of Zeta potential by 33.1, and Cu 3+ increases that by 22.8, as they affect the slurryability by changing the surface potential of coal particles and the absorption of additives. (d) Ammonia nitrogen influences the slurryability by changing the pH value of the slurry. The conclusion of the influence mechanism of organic matter, metal ions, and ammonia nitrogen in wastewater on slurryability can provide a technical reference for the selection of suitable wastewater to prepare coal water slurry.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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