Coking Behaviour During Visbreaking
Notice bibliographique
Résumé
Summary Previously, nuclear-magnetic-resonance (NMR) carbon-type-analysis data were used to develop a mathematical model of mild thermal conversion (visbreaking) of Athabasca bitumen (Chan et al. 2006). In that work, the major reaction pathways followed during visbreaking were identified. This approach is being extended in the current work to model the visbreaking behaviour of five different oils from different geographical locations around the world. This paper shows the correlation of residue conversion with the contents of different carbon types for five heavy oils from four continents. During visbreaking runs, operators intend to maximize process yields. This is achieved through increasing process severity by raising temperature. However, if the temperature is too high, coke forms. This maximum temperature varies with different crude oils; therefore, as refinery feedstock composition changes, so does the onset of coking temperature. Coke is a hydrocarbon material that has low hydrogen content and is insoluble in the oil. Consequently, this precipitates in the reactor, eventually causing an unscheduled unit shutdown. We have found that contents of specific carbon types in the feed oils correlate with coke formation. This correlation allows prediction of the quantities of coke that will form under the chosen visbreaking (mild thermal) conditions and the "maximum" quantities of coke that would form under coking (severe thermal) conditions.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».