MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1549110954 · doi:10.17628/ecb.2012.1.108-113

PRODUCT DISTRIBUTION AND REACTION KINETICS IN THE AROMATIZATION OF YANHUA FCC GASOLINE

2012· article· en· W1549110954 sur OpenAlexaff
Yongmei Zhang, Hongjun You

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensSAIT Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGasolineProduct distributionFraction (chemistry)Space velocityChemistryKineticsAromatizationRaw materialChemical engineeringOrganic chemistryCatalysisSelectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

y using Yanhua FCC gasoline and a selected fraction of Yanhua FCC gasoline as feedstocks, the effects of reaction temperature, Weight Hour Space Velocity (WHSV), and feedstock performance on yields of LPG, aromatics, and propylene production were investigated in a confined fluidized bed reactor. The experimental result show that yields of aromatics, propylene, and aromatics + propylene for both Yanhua FCC gasoline and fraction of Yanhua FCC gasoline increase with the increase of reaction temperature at the same WHSV. Yields of aromatics, propylene, and aromatics + propylene decrease with the increase of WHSV at the same reaction temperature. Eight-lump kinetics and ten-lump kinetics are pointed out. The experimental results show that both kinetic models can predict the distribution of gasoline conversion and the composition of hydrocarbons of gasoline products under the different reaction conditions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetProcess Optimization and IntegrationTravaux en français237 207