WZ
Weiguo Zhang
Author with expertise in Catalytic Nanomaterials
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(50% Open Access)
Cited by:
877
h-index:
33
/
i10-index:
69
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Experimental study on the influence of operating parameters on NOx and N2O emissions during co-firing of NH3 and coal in a CFB

Kun Li et al.May 24, 2024
Co-firing NH3 in a circulating fluidized bed (CFB) boiler holds promise as a technology for reducing CO2 emissions, yet NOx and N2O emissions remain a concern, and they are influenced by operation parameters. This study investigated the effect of NH3 co-firing ratio, operation oxygen concentration, bed temperature, and primary air fraction on NOx and N2O emissions in a CFB combustor. NOx and N2O concentrations along the furnace height were measured. The results indicated that the emissions of NOx and N2O increased when NH3 co-firing ratio increased. Their generation is mainly concentrated in the vicinity of the secondary air inlet. Elevating oxygen concentration facilitated NOx and N2O formation, in which N2O is more sensitive to oxygen. A 5% operation oxygen concentration proved advantageous for limiting NOx and N2O emissions, as well as promoting NH3 burnout. Temperature exerted a greater influence on promoting NOx formation compared to operation oxygen concentration. As the primary air fraction increased, NOx initially decreased before rising, while N2O exhibited minimal change. A primary air fraction of approximately 0.58 might be a suitable choice for NOx emission control.
0

Prediction of High-risk Growth Pattern in Invasive Lung Adenocarcinoma using Preoperative Multiphase MDCT, 18F-FDG PET, and Clinical Features

Yi Luo et al.Nov 15, 2024
Objective: This study aimed to establish a model based on Multi-detector Computed Tomography (MDCT), 18F-fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography (18F-FDG PET/CT), and clinical features for predicting different growth patterns of preoperative Invasive Adenocarcinoma (IAC). Methods: This retrospective study included 357 patients diagnosed with IAC who underwent surgical treatment. According to pathological subtypes, IAC was classified into low-risk growth patterns (lepidic, acinar) and high-risk growth patterns (papillary, micropapillary, and solid). The clinical features of patients, preoperative MDCT, and 18F-FDG PET imaging characteristics were collected. Logistic regression analysis was used to determine the independent risk factors for the high-risk growth pattern of IAC and construct models for predicting the high-/low-risk growth patterns of IAC. Receiver operating characteristics and calibration curves were plotted and Decision Curve Analysis (DCA) was performed to evaluate the performance and clinical benefits of the models, respectively. Results: Gender, tumor location, size, spiculation, and SUVavg were independent risk factors for high-risk growth patterns of IAC. The PET/CT imaging- clinical characteristics combined model could well identify high-/low-risk growth patterns of IAC (AUC=0.789), which outperformed the CT model (AUC=0.689, p=0.0012), PET model (AUC=0.742, p=0.0022), and clinical model (AUC=0.607, p<0.0001). The calibration curve indicated good coherence between all model predictions and actual observations in both training and test sets (p>0.05). DCA revealed the highest clinical benefit of PET/CT imaging-clinical characteristics combined model in identifying the high-risk growth pattern of IAC. Conclusion: The PET/CT imaging-clinical model based on multiphase MDCT features, 18F-FDG PET features, and clinical characteristics could predict the high-risk growth pattern of IAC preoperatively, aiding clinicians in deciding personalized treatment strategies.