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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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,055
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 tête enseignante, 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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