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Enregistrement W2004480607 · doi:10.2118/2006-031

Mathematical Modeling of Thermal Conversion of Athabasca Bitumen

2006· article· en· W2004480607 sur OpenAlexafffundabout
Kevin Chan, C. Diaz-Goano, Heather D. Dettman, Theo de Bruijn

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Combustion and Slurry Processing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorth China University of Technology
Mots-clésAsphaltOil sandsComputer scienceThermalPetroleum engineeringEnvironmental scienceGeologyMaterials scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Modeling of a thermal cracking process involves establishing a set of kinetic reactions that transform the feed into products. In a typical feed, there exists a large number of real components. Thus, an exact feed composition is not known. The most common method to overcome this difficulty is to define pseudo-components based on one or more physical properties such as boiling point or molecular weight. In this work, we propose a set of model thermal cracking reactions based on nuclear magnetic resonance (NMR) data. NMR carbon type analysis improves the characterization of the feed and products by providing the contents of different carbon species (carbon bonds). This additional information enables a more descriptive and fundamental set of reactions to be developed for the model. The reactions chosen describe the types of carbon bonds that break and form in the feedstock under visbreaking conditions. The set of reactions is the centre of the pseudo-component model. Introduction Visbreaking is a thermal cracking process that has existed for many decades. It is a relatively mild process used primarily to reduce the viscosity of the heavy ends of crude oil feedstocks that results in low conversion of heavy-end material. For example, typically there is <30 wt % conversion of residue with boiling points (BP) > 524 ° C to lower-boiling components. Visbreaking is widely used in Europe and Asia due to the properties of available feedstocks and demand for heavier products such as fuel oil. In Alberta, an increasing proportion of the oil produced is extra heavy (i.e. Athabasca bitumen). Consequently, higher severity processes such as coking and residue hydrocracking are needed to convert 60 wt % or more of the residue to lighter products suitable for transportation fuels. However, there has been some interest in visbreaking as a field upgrading process to reduce the need for diluent to meet pipeline specifications for bitumen and heavy oil transportation. Despite visbreaking being a relatively simple process, modeling of the thermal cracking reactions that result in product formation poses many challenges. The greatest difficulty is to find a suitable method to describe the feedstock and product molecules. For the lightest components of crude oils (i.e. naphtha, BP <204 ° C), there are over a thousand molecular species that can be identified and quantified. However, for fractions with boiling points > 204 ° C, virtually every molecule is different. Thus, the challenge is to lump the molecules into a manageable number of groups yet be able to retain enough chemical sensitivity so as to be able to develop fundamental correlations. The most common method to characterize a feedstock is to define pseudo-component lumps based on physical properties like molecular weight or boiling point. However, as these properties provide no specific information of the relative chemical reactivity of the lumps, the kinetic parameters determined are empirical and need to be adjusted for each different feedstock. Recently, nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy has been used for structural analyses of petroleum fractions. Ali et al.(1) used NMR data to estimate average molecular structures of Kuwaiti vacuum gas oil.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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