MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1990235643 · doi:10.2118/2005-078

Understanding the Impact of Refined Product Properties on Synthetic CrudeOil and Bitumen Marketability

2005· article· en· W1990235643 sur OpenAlexaboutno aff
W.L. Mazurek, Terry Kemp, G.W. Bruce, John Forrest

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltProduct (mathematics)Computer scienceProcess engineeringMaterials scienceEngineeringMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is critical that companies upgrading heavy oil understand the impact of Synthetic Crude Oil (SCO) properties on the ability to market feedstocks to conventional refineries in the USA. Due to the proximity and existing pipeline infrastructure, the USA is a natural market for crude oils derived from Alberta's oil sands deposits. There are also significant political drivers for the USA to develop crude supplies in a country with which it has strong cultural, economic, and political ties. This paper outlines the key properties of refined distillates and discusses how these properties are affected by the various hydrocarbon components contained in bitumen derived crude oil. The impact of integrating bitumen and SCO into a conventional refinery are also discussed in terms of its ability to meet these important distillate specifications. Introduction Synthetic crude oil has unique properties compared to conventional crude oils that required special considerations. These qualities make upgrading bitumen to saleable products more difficult than upgrading a conventional sweet crude which has been the historical feedstock to US refineries. A conventional refiner in the US faces a number of issues when considering running bitumen derived feedstocks, either synthetic crude oil (SCO) or bitumen blends. Some of the processing issues include a lack of heavy conversion capacity, insufficient metallurgy to process high acid crude oils, and difficulties meeting final product specifications. This paper will focus on the difficulties in meeting key product properties while producing diesel, jet fuel, and FCC feed from SCO and bitumen. Bitumen Bitumen Characteristics In its natural state, bitumen is an extra-heavy oil with the consistency of roofing tar. It contains significant quantities of asphaltene material and is highly aromatic. Due to its heavy nature, bitumen has high levels of sulfur, nitrogen, and metals. Bitumen also contains organic acid compounds at levels high enough to cause serious corrosion issues in downstream processing units. On its own, bitumen cannot be sent directly to US refiners since it does not meet pipeline density and viscosity specifications. For bitumen to enter into US markets, it must be blended with a lighter material to form dilbit or synbit, or it must be upgraded to SCO. The diluent used for bitumen can be either a light hydrocarbon (gas condensate or naphtha) to form dilbit or a full range sweet synthetic crude oil to form synbit. Dilbit is approximately 20–30% condensate, while synbit is approximately 50% bitumen, 50% synthetic crude. The target pipeline specifications are gravity >19 °API and viscosity <350 cSt at the designated temperature (usually ground temperature). Product Properties Diesel Fuel Diesel fuels are considered to be the hydrocarbon compounds boiling between 500 – 650 °F. While outside of the USA and Canada, diesel is a significant light duty passenger vehicle transportation fuel, in the USA and Canada diesel is primarily used in heavy-duty transportation and industrial equipment. In the USA, on-road diesel (the largest diesel market1) properties must as a minimum meet the specifications in ASTM D-9752. Canadian automotive diesel quality is governed by CGSB 3–517, which is similar to the ASTM D-975 specification.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian International Petroleum ConferenceMême sujetAsphalt Pavement Performance EvaluationTravaux en français237 207