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Enregistrement W1996123109 · doi:10.1002/cjce.20051

Assessment of cleaner process options: A case study from petroleum refining

2008· article· en· W1996123109 sur OpenAlexvenueno aff
Neil Weston, Roland Clift, Lauren Basson, Andrew Pouton, Neil White

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésProcess (computing)Hazardous wasteRefineryOil refineryLife-cycle assessmentRefining (metallurgy)Computer scienceEnvironmental impact assessmentRisk analysis (engineering)Cleaner productionProcess engineeringEnvironmental scienceWaste managementEngineeringMunicipal solid wasteProduction (economics)Business

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Assessment of process changes to reduce, recycle or avoid wastes requires attention to systems which are broader than the immediate process; that is, it is necessary to take a life cycle perspective. Definition of the system boundary for such an assessment can be problematic in itself. A real case study is presented to illustrate the problem of assessing clean technologies: possible modifications to an alkylation unit at a UK refinery. The process uses hydrogen fluoride as alkylation catalyst, and generates fluoridic wastes which are hazardous and require treatment both on‐ and off‐site. Possible changes to avoid, reduce or enable partial recycling of the waste are identified, representing different levels of change in the process and therefore requiring assessment with different system boundaries. The different system definitions lead to differences in the ways data must be compiled for quantitative environmental life cycle assessment, and in the range of stakeholders explicitly or implicitly involved in assessing and implementing the changes. The case study demonstrates some of the less familiar challenges introduced by the “pollution prevention” or “clean technology” paradigms of chemical processing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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