Notice bibliographique
Résumé
Carbon sources, such as coal, natural gas, biomass and waste, can be converted into transportation fuels by combining appropriate gasification, Fischer–Tropsch and refining technologies. Efficient refining of the Fischer–Tropsch synthesis derived syncrude requires a different approach to refinery design than commonly applied to crude oil refinery design. The design of refineries to optimise the production of on-specification motor-gasoline, jet fuel and diesel fuel respectively from both high temperature Fischer–Tropsch (HTFT) syncrude and low temperature Fischer–Tropsch (LTFT) are considered. Refinery designs are presented for the production of motor-gasoline and jet fuel with better than 50% yield (better than 70% selectivity on transportation fuel), without resorting to very complex designs. Only diesel fuel refining presented a problem, since the production of on-specification EN590:2004 diesel fuel is limited by a Fischer–Tropsch specific cetane-density-yield trade-off. The compound classes that are required to produce diesel fuel in high yield that meet both minimum cetane number and minimum density requirements are not abundant in Fischer–Tropsch syncrude. Refinery designs for diesel fuel production was limited to a yield of less than 25% EN 590 : 2004 compliant diesel fuel. This yield restriction does not apply when diesel fuel specifications do not have a minimum density requirement.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».