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Enregistrement W942005369

Carbon Adsorber Fouling: Removal of Ammonium Bisulfate

2015· article· en· W942005369 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmed Ahmed Elmak, R. Luke Bolten, Christopher Holland

Notice bibliographique

RevueVCU Scholars Compass (Virginia Commonwealth University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoulingChemistryActivated carbonCarbon fibersPulp and paper industryAmmoniumEnvironmental scienceWaste managementAdsorptionMaterials scienceEngineeringMembraneOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infilco Degremont’s efficient sludge treatment process using a High Temperature Fluidized Bed (HTFB) incinerator is used by several waste processing plants in the United States and Canada. In a few instances, a buildup of ammonium bisulfate within the activated carbon bed absorbers has become an issue. The carbon bed absorbers are used for the removal of mercury from the incinerator flue gas. Buildup of this compound on the carbon surface results in increases in the pressure drop across the adsorber, as well as decreases in the efficiency of the unit. This eventually leads to the need to shutdown the afflicted train in order to clean the absorbers and replace the activated carbon. Based upon literature research, it is believed that sulfuric acid aerosols in the system reacts with ammonia entering the gas stream from the scrubber service water to form ammonium bisulfate. In order to reduce the production of ammonium bisulfate aerosols within the gas stream, a caustic scrubbing system will be added to the system to neutralize acidic sulfur oxide species present in the waste gas. Process information provided by Infilco was used to develop a process simulation through AspenTech. Using this simulation, recommendations for the rate of sodium hydroxide addition in the gas scrubber were made. Furthermore, the change in aerosol formation due to the reduction in sulfuric acid was estimated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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