Fouling Characteristics of a Light Australian Crude Oil
Notice bibliographique
Résumé
Australian crude oils, which generally contain little asphaltenes, nevertheless give rise to fouling in refinery pre-heat trains. In this research, the fouling of a series of such crude oils and their blends is being assessed. The present work focuses on thermal fouling resulting from heating Gippsland crude oil at moderate temperatures. The oil is maintained under nitrogen at a pressure of 379 kPa and re-circulated at bulk temperatures of 80–120ˆC through an electrically heated annular probe at velocities in the range 0.25–0.65 m/s with surface temperatures from 180–260ˆC. Experiments are run for periods up to ninety hours at constant heat flux. Fouling is detected by the increase of wall temperature of the probe. The oil is characterized by its filterable solids content, density, and viscosity both before and after the fouling run. The trends in fouling rates are compared to predictions of the threshold-fouling model proposed by Ebert and Panchal [6] Ebert, W. A. and Panchal, C. B. 1995. “Analysis of Exxon Crude Oil Slip-Stream Coking Data”. In Fouling Mitigation of Industrial Exchange Equipment, Edited by: Panchal, C. B. pp. 451–460. New York: Begell House. [Google Scholar]. Data on deposit composition are presented, and the fouling mechanism is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».