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Enregistrement W1971914859 · doi:10.1080/10916460600705634

New Equations Predicting the Best Performance of Electrostatic Desalter

2008· article· en· W1971914859 sur OpenAlexaff
K. Zeidani, Alireza Bahadori

Notice bibliographique

RevuePetroleum Science and Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarity (international relations)Crude oilWater cutRange (aeronautics)Petroleum engineeringViscosityDual (grammatical number)Process engineeringPulp and paper industryChemistryEnvironmental scienceThermodynamicsMaterials scienceEngineeringPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Production of wet crude due to the raise in oil-water contact in many Iranian oil fields had been a growing field problem. Application of the right technology and installation of proper desalting facilities were required to solve this problem. Therefore, it was decided to install electrostatic desalting plants progressively in Iranian oil fields. By end of 2004, more than 20 plants with a total capacity of 1.3 MMSTB/day of treated crude had been installed. It is expected that production of wet crude will rise to 2.3 MMSTB/day in Iran by the year 2007. The performance of the majority of current desalting plants have been tested and found satisfactory. New equations covering a wide range of oil types are developed to estimate the optimum treating rate, treating temperature, and treating viscosity for dual polarity and AC conventional electrostatic desalters in Iranian oil fields. Based on these equations, this study suggests that dual polarity electrostatic desalters are more beneficial economically when compared with AC conventional electrostatic desalters. Dual polarity desalters may operate at a minimum crude oil inlet temperature, resulting in extra fuel savings, eliminating the need for a heating system in the vessel. Also, its treating rate is more than AC conventional electrostatic desalters.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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