A Detailed Investigation of Particulate Dispersion from Kerman Cement Plant
محل انتشار: یازدهمین کنگره ملی مهندسی شیمی ایران
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,437
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NICEC11_002
تاریخ نمایه سازی: 4 اردیبهشت 1386
چکیده مقاله:
In this study to identify the origin of PM10 in the atmosphere of Kerman and investigate the dispersion conditions for these particles, the variations of the mass concentration and size distribution of PM10 have been measured. This study is focused on the local environmental impact of Kerman Cement Plant. The result of this work shows that the PM10 concentrations in distances 590 m to 1370 m from cement plant stacks are higher than the WHO guidelines of annual average (260 mg/m3). A mathematical model, Gaussian plume model and artificial neural network have been used for computing and predicting concentration of PM10 from Kerman Cement Plant. Mathematical model incorporates source related factors, meteorological factors, surface roughness and the particles settling to estimate pollutant concentration from continuous sources. The measured data have been used to create an artificial neural network for predicting suspended particles concentration from Kerman Cement Plant. These data include particle concentration, distance from source, mixing height, lateral and vertical dispersion parameters and 10 meters wind speed. The performance of these models has been compared with the measured data.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
علی محبی
Department of Chemical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
سعید باروتیان
Department of Chemical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
عطاءالله سلطانی
Department of Chemical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :