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Enregistrement W2060073009 · doi:10.1021/ef030007c

Coking Kinetics of Asphaltenes as a Function of Chemical Structure

2003· article· en· W2060073009 sur OpenAlexaffabout
Samina Rahmani, William C. McCaffrey, Heather D. Dettman, Murray R. Gray

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneChemistryCokeCrackingAromaticityKineticsTetralinSulfurOrganic chemistryHeptaneChemical engineeringCatalysisMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dependence of coking kinetics on the chemical structure of asphaltenes was examined by reacting five different asphaltenes in 1-methylnaphthalene and tetralin at 430 °C and ca. 9.8 MPa. The selected heptane-insoluble asphaltenes were Athabasca asphaltenes from Canada, Arabian Light and Arabian Heavy from Saudi Arabia, Maya from Mexico, and Gudao from China. The 13 C NMR aromaticity of the asphaltenes ranged from 0.40 to 0.61, and the sulfur contents ranged from 4.44 wt % to 7.47 wt %. The cracking kinetics of the asphaltenes were consistent with a modified kinetic model for coke formation, incorporating phase separation and hydrogen transfer to the asphaltenes. The rate of cracking of asphaltenes in 1-methylnaphthalene correlated with the content of aliphatic sulfur, and the yield coefficient for coke correlated with the aromaticity. These correlations allowed prediction of coking kinetics for Iranian Light and Khafji asphaltenes on the basis of average structural properties of asphaltenes. Hydrogen transfer to the different asphaltenes did not correlate with any single average structural property.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations55
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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