OVERALL INTEGRATION OF THE MANAGEMENT OF H<sub>2</sub>AND CO<sub>2</sub>WITHIN REFINERY PLANNING USING RIGOROUS PROCESS MODELS
Notice bibliographique
Résumé
New CO2 legislation forces the petroleum refining industry to review its operations and processes to cope with the new limitations of allowable CO2 emissions. Simultaneously, petroleum refineries, which are extremely complex entities, face another challenge represented by clean fuel products (low sulfur content) regulations. In an attempt to provide operational solutions to these issues, a CO2 management model was incorporated with an existing hydrogen management model that we have recently developed. To this end, this article presents an overall integrated model that solves simultaneously the refinery planning, hydrogen, and CO2 management problems. It addresses the optimum CO2 strategy selection through integration of refinery planning with the hydrogen network and CO2 emissions. The overall model was formulated as a mixed integer nonlinear program (MINLP). The model consists of the refinery emission sources and the considered mitigation options. Model performance was tested through different case studies with various reduction targets. The optimization results showed that the integration of the planning, hydrogen, and CO2 models lead to better profit margins and that CO2 mitigation options worked successfully together to meet a given reduction target. The obtained results also showed that the load shifting option can contribute up to a 3% reduction of CO2 emissions, while the fuel switching option can provide a 20% reduction. To achieve greater than 30% reductions, a CO2 capture technology must be employed in the petroleum refining industry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».