Dynamic Operator Training Simulators for Sulphuric Acid, Phosphoric Acid, and DAP Production Units
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dynamic process simulators are widely used in the chemical and petrochemical industries for operator training, plant design, and optimization; but there is a lack of rigorous simulators in the phosphate fertilizer industry. Some of the many difficulties encountered in phosphate fertilizer simulation include: lack of knowledge of thermodynamic properties, presence of many phases (gas, liquid, and solids), high levels and variation of impurities in phosphate rock producing unknown effects, complexity in modeling particle size distribution, etc. Dynamic training simulators were successfully developed for sulphuric acid, phosphoric acid, and DAP production units of OCP Group's Jorf Lasfar complex using a commercial simulation platform. A new thermodynamic property package was developed for sulphuric acid and oleum to correctly predict vapor pressure, density, enthalpy, and SO 2 solubility. Also, a rotary drum granulator was developed to consider the reaction chemistry of DAP production and the stochastic nature of solids created. The granulator can accurately predict particle size distribution, moisture content, ammonia and dust losses, and gas/solid temperatures. It was shown that the simulators could precisely reproduce control room and field operations to model plant start-ups, emergency or normal shutdowns, process upsets, and normal operations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».