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Enregistrement W2044702232 · doi:10.2202/1542-6580.1328

Simulation of a Two-Stage Micro Trickle-Bed Hydrotreating Reactor using Athabasca Bitumen-Derived Heavy Gas Oil over Commercial NiMo/Al <sub>2</sub> O <sub>3</sub> Catalyst: Effect of H <sub>2</sub> S on Hydrodesulfurization and Hydrodenitrogenation

2006· article· en· W2044702232 sur OpenAlexafffund
Christian Botchwey, Ajay K. Dalai, John Adjaye

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Reactor Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensSyncrude (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSyncrudeUniversity of Connecticut
Mots-clésHydrodenitrogenationHydrodesulfurizationTrickle-bed reactorChemistryHydrogen sulfideSpace velocitySulfideCatalysisSulfurOil sandsSulfidationFlue-gas desulfurizationOrganic chemistryMaterials scienceAsphaltComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-stage, micro trickle-bed reactor (for studies of the effects of hydrogen sulfide on hydrodesulfurization (HDS) and hydrodenitrogenation (HDN) of Athabasca bitumen-derived heavy gas oil over commercial NiMo/Al2O3 catalyst) has been simulated. One dimensional homogeneous mass transfer and a two dimensional heat transfer models were developed. The essence of the simulation was to enhance the understanding of the effects of hydrogen sulfide in the hydrotreating catalyst bed in a two-stage mode and also to predict the catalyst requirements for deep HDS and HDN processes. The kinetic model used in the simulation was based on the Langmuir-Hingshelwood method of rate determination. Adsorption constants were estimated by non-linear least squares method. The kinetic models were tested on independent set of data and found to predict the experimental data satisfactorily. The mass transfer simulation considered the effects of variables such as temperature and catalyst loading or liquid hourly space velocity (LHSV) on the trends of hydrogen sulfide generation and, sulfur and nitrogen conversions along the catalyst bed. The model was numerically solved using a fourth-order Runge-Kutta technique. The 1:3 wt/wt catalyst loading with inter-stage hydrogen sulfide removal was found to give the best HDN and HDS activities. Simulated results showed that doubling the present catalyst mass and operating at 653 °C with inter-stage hydrogen sulfide removal would give 6 and 179 ppm product sulfur and nitrogen, respectively. On the other hand, without hydrogen sulfide removal, only 49 and 302 ppm product sulfur and nitrogen could be attained, respectively. The heat transfer simulation compared temperature profiles in the two-stage process to a single stage process for the 1:3 wt/wt catalyst loading at 653 K. The temperature regime in Stage II was found to be more uniform unlike Stage I and the single stage. Crank Nicholson algorithm was used to solve the 2-D partial differential equations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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