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Enregistrement W2060474374 · doi:10.4236/aces.2014.42028

Upgrading of Heavy Crude Oil with W-Zr Catalyst

2014· article· en· W2060474374 sur OpenAlexaboutno aff
P. Schacht, Leonardo Díaz, J. Aguilar, S. Ramírez

Notice bibliographique

RevueAdvances in Chemical Engineering and Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneRefining (metallurgy)API gravityCrude oilCatalysisSynthetic crudeOil refineryPetroleumRaw materialChemistryFuel oilCrackingWaste managementRefineryPulp and paper industryZirconiumSulfurMetallurgyMaterials scienceOrganic chemistryPetroleum engineeringGeologyShale oilEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main problem of new crude oil reserves is the incipient increase of heavy crude oils in the American continent, i.e. USA, Mexico, Canada and Venezuela. These types of crude oils require several treatments before refining. One of these treatments can be hydrocracking. In this petroleum refining process, it is possible to modify the heavy crude oils to light crude oils. In this paper, we try to use hydrocracking to improve the quality of raw heavy crude oil, through some chemical transformations C-H binding rupture using a catalyst containing active metals such as tungsten and zirconium (W-Zr). After the crude oil was hydrocracked in presence of this novel bimetallic catalyst, the hydrocracked products showed lower content of asphaltenes, resins, sulfur and nitrogen. Also positive changes in the viscosity of crude oil measured as a decreasing of this value were observed. The American Petroleum Institute (API) gravity was significantly increased 6 units. Consequently, all these changes confirmed that the upgrading of the heavy crude oil was successful.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,286

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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