Derivation of Molecular Representations of Middle Distillates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The molecular representation of hydrocarbon mixtures is critical to the advanced kinetics modeling of refining conversion processes; however, the achievement of such a representation is considered a significant challenge. The isomeric lump in a homologous series sets the analytical limit in analytical characterization of middle and heavy distillates. This paper proposes a new procedure for de-lumping detailed analytical information generated using a gas chromatography−field-ionization mass spectrometry (GC−FIMS) method into a molecular representation. As a result, concentration distributions of the various molecules in the sample of interest are calculated. This paper presents a deterministic computer-assisted procedure that automatically (i) generates hydrocarbon molecules according to literature-based set of rules, (ii) selects the hydrocarbon molecules that are most thermodynamically stable (likely to exist), (iii) optimizes the three-dimensional geometry of those molecules and calculates their thermodynamic properties, and (iv) calculates the concentration distributions of those molecules. A separate validation calculation involves (i) prediction of the physical properties for pure hydrocarbons using quantitative structure−property relationship (QSPR) correlations; and (ii) prediction of bulk physical properties of this mixture using the calculated concentrations, properties of its pure hydrocarbon components, and suitable mixing rules. This procedure was applied to find molecular representations of five middle-distillate samples and the results were validated through the estimation and comparison of such simulated and measured physical properties as density, refractive index, and simulated distillation curves (the latter of which are used as a consistency check). Good agreement was observed between the predicted and measured properties for all five middle-distillate samples. This agreement validates the molecular characterization algorithm, at least for the purpose of bulk property prediction in middle distillates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle