Study of Canadian FCC Feeds from Various Origins and Treatments. 1. Ranking of Feedstocks Based on Feed Quality and Product Distribution
Notice bibliographique
Résumé
Accurate ranking of fluid catalytic cracking (FCC) feeds will help oil producers price their commodities. The value of an FCC feed depends on its properties, which, in turn, contribute toward producing high-value products with good qualities. Feed ranking based on general analyses is the simplest way to determine the best feeds but can be misleading for some. In this study, the authors propose a feed grading method with consideration of only concentrations of gasoline precursors, total nitrogen, and microcarbon residue (MCR), assuming that gasoline is the most desirable product. By assigning the merit and discount values of the three elements, the relative gasoline yield of a feed can be calculated and its apparent feed rank established. The method was tested on 10 feeds that were catalytically cracked in both a microactivity test (MAT) unit and a riser pilot plant. With some exceptions, the apparent feed ranks indicated an agreeable order with those based on individual high- and low-value MAT product yields at both constant test severity (catalyst/oil (C/O) ratio of 7) and conversion (65 wt %). The apparent feed ranks were also validated with the exact feed ranks determined by comparing the individual MAT yields at an achievably high conversion, using the maximum gasoline yields as a guide. The two feed ranks also showed good conformity, with respect to the sequence. Verification of apparent feed ranks against riser pilot plant yields in this study was difficult, because of limited test data for comparison. MAT yields of the 10 feeds compared better with riser pilot plant yields at the same conversion than with yields at the same C/O ratio. Among the six cracked products, dry gas gave the best comparison, in terms of absolute yields, whereas coke showed the worst results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».