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Enregistrement W2017701320 · doi:10.1021/ie030857f

Two-Stage Hydrotreating of Athabasca Heavy Gas Oil with Interstage Hydrogen Sulfide Removal:  Effect of Process Conditions and Kinetic Analyses

2004· article· en· W2017701320 sur OpenAlexaff
Christian Botchwey, Ajay K. Dalai, John Adjaye

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensSyncrude (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésHydrodesulfurizationHydrodenitrogenationHydrogen sulfideTrickle-bed reactorChemistrySulfideHydrogenCatalysisSpace velocityOil sandsSulfurChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryAsphaltComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-stage hydrodenitrogenation (HDN)−hydrodesulfurization (HDS) of heavy gas oil, derived from Athabasca bitumen, has been carried out in a trickle-bed microreactor using a commercial NiMo/Al 2 O 3 catalyst. The operating conditions for the experiments were varied as follows: temperature range of 340−420 °C, reactor pressure of 950−1600 psig, liquid hourly space velocity range of 0.5−2.0 h -1, and hydrogen to heavy gas oil ratio of 600 mL/mL. Variation in the catalyst loading between stages I and II was also studied. Stage I products were stripped off any generated hydrogen sulfide and further hydrotreated in stage II to see the impact of hydrogen sulfide interstage removal on the hydrotreating activities. A comparison of the two-stage results to those of the single-stage results shows an enhancement in the hydrotreating activities. For instance, a 12.6 wt % increase in the conversion of nonbasic nitrogen was observed. The optimum conditions for higher gain in HDN and HDS due to hydrogen sulfide removal were found to be 380 °C, 7.6 MPa, and 1:3 (w/w) catalyst loading. A Langmuir−Hinshelwood model developed for the hydrogen sulfide inhibition predicts sufficiently the observed data of the two-stage process.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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