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Enregistrement W1980142146 · doi:10.2118/78982-ms

Upgrading a Heavy Oil Using Variable Frequency Microwave Energy

2002· article· en· W1980142146 sur OpenAlexaff
Jackson Cindy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMicrowave-Assisted Synthesis and Applications
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowaveCokeMaterials scienceViscosityCarbon fibersPetroleum cokeProcess engineeringNuclear engineeringAnalytical Chemistry (journal)Composite materialMetallurgyChemistryComputer scienceEngineeringTelecommunicationsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heavy oil upgrading experiments were conducted using a variable frequency microwave. While microwave energy itself is readily available as a laboratory technique, microwave ovens that produce frequencies other than 2450 MHz are not. We were able to determine the effect of frequency, by using a variable fre- quency unit at a facility in North Carolina. Results were promising despite the rapid screening which was employed. Experimental variables included additives, reaction time, and frequency. The addition of activated carbon produced an oil that met pipeline specifications for viscosity and density. Coke formation determined only on the molybdic acid–iron powder combination; was less than 2 wt.%. This encouraging coke finding may indicate a low coking propensity due to selective heating whereby the bulk of the sample remains at cooler temperatures and reactions are carried out very rapidly. Overall, the experimental results emphasized that different combinations of material interacted differently at different frequencies. This finding is of utmost importance because the screening of additives has traditionally been focused on 2450 MHz and 915 MHz, which — depending upon the reactants — may not be appropriate for optimum interaction. Frequency was found to have a marked effect upon upgrading.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations31
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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