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Enregistrement W4413329487 · doi:10.36348/sjet.2025.v10i08.002

Characterization of Selected Coal Mining Sites in Kogi State Nigeria for Power Plant Generation

2025· article· en· W4413329487 sur OpenAlexaboutno aff
A. Johnson, Omoseebi A. O, Ekun Adekunle, Ige Ibukun

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Engineering and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBelt Conveyor Systems Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalPower stationState (computer science)Mining engineeringEnvironmental scienceArchaeologyGeographyEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fifteen coal samples were collected from Dangote, Zouma. and Omelewu coal sites, Kogi, State. Five samples from each site were subjected to laboratory tests which include proximate analysis, ultimate analysis, calorific value and total Sulphur content determination to determine their suitability for power generation. ASTM D3173, ASTM D5142, ASTM D3175, and ASTM D5865 standards were used respectively. Tests were carried out at FUTA laboratories and Sheda Science and Technology laboratory, Abuja, Nigeria. Dangote coal is a sub-bituminous B, low Sulphur and medium ash coal; Zouma sub-bituminous C, low Sulphur, medium ash coal, while Omelewu coal is a sub-bituminous C, low Sulphur, low ash coal. The coal samples analyzed are suitable for power generation (Heating value: 8,300 - 9,500 Btu/lb; Moisture content: 16.52% - 17.49%; Low Sulphur content <1.0); low to medium Ash contents 8.0-15.0%) and is in agreement with requirements published by coal-fired power plant operators. Gross calorific values, inherent moisture and contents of Zouma sub-bituminous coal make it more largely suitable for pulverized coal combustion when compared with the coal fuel used for the Genessee Phase 3 power station in Canada.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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