Study on the pyrolysis characteristics of rolling oil sludge in the iron and steel industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pyrolysis is an effective technology that can recover energy and resources from rolling oil sludge (ROS), a hazardous waste. In this work, thermogravimetric analysis experiments were used to investigate the variation in the thermal weight loss curve of the ROS at different heating rates and then assesses the pyrolysis characteristics of the ROS. Based on the Ozawa–Flynn–Wall (OFW), Friedman (FM), and Kissinger–Akahira–Sunose (KAS) models, the characteristic reaction kinetics of the ROS pyrolysis process were calculated. The apparent activation energy trends calculated by the three models were the same, and in all cases, the apparent activation energy increased with increasing conversion ratio. The thermodynamic function of the pyrolysis process at different heating rates was calculated via the OFW model, and A, ΔH, and ΔS tended to increase with increasing conversion ratio. An experimental tubular furnace study revealed that an increase in the pyrolysis temperature of the ROS had a positive effect on the combustible component content, reducing the component content, iron grade, and metallization ratio of the pyrolysis residue of the pyrolysis gas. Analysis of the pyrolysis behaviour of the ROS revealed that the ROS has the potential for resource utilization.
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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 | 0,001 | 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 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 ».