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Enregistrement W7098994113

ISSN 1537-744X; doi:10.1100/2011/756264 Measurement of Mercury in Flue Gas Based on an Aluminum Matrix Sorbent

2011· article· en· W7098994113 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorbentFlue gasFlue-gas desulfurizationMercury (programming language)Leaching (pedology)Electrostatic precipitatorSulfur dioxideFlueSorption
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The measurement of total mercury in flue gas based on an economical aluminum matrix sorbent was developed in this paper. A sorbent trap consisted of three tubes was employed to capture Hg from flue gas. Hg trapped on sorbent was transferred into solution by acid leaching and then detected by CVAAS. Hg adsorbed on sorbent was recovered completely by leaching process. The 87.7 % recovery of Hg in flue gas by tube 1 and tube 2 was obtained on the equipment of coal combustion and sampling in lab. In order to evaluate the ability to recover and accurately quantify Hg 0 on the sorbent media, the analytical bias test on tube 3 spiked with Hg 0 was also performed and got the average recovery of 97.1%. Mercury measurements based on this method were conducted for three coal-fired power plants in China. The mercury in coal is distributed into bottom ash, electrostatic precipitator (ESP) ash, wet flue gas desulfurization (WFGD) reactant, and flue gas, and the relative distribution varied depending on factors such as the coal type and the operation conditions of plants. The mercury mass balances of three plants were also calculated which were 91.6%, 77.1%, and 118%, respectively. The reliability of this method was verified by the Ontario Hydro (OH) method either in lab or in field.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,037

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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