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Enregistrement W2079734134 · doi:10.1002/cjce.21720

An optimisation approach for increasing the profit of a commercial VGO hydrocracking process

2012· article· en· W2079734134 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Sepehr Sadighi, Arshad Ahmad

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfit (economics)Process engineeringVolumetric flow rateVacuum distillationCrackingNet profitPetroleum engineeringEnvironmental scienceWaste managementEngineeringMaterials scienceEconomicsChemistryDistillationThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, an optimisation approach is proposed to increase the profit of a commercial hydrocracking unit called Isomax. To represent the system, a full‐lump kinetic model incorporating the flow rate of fresh vacuum gas oil (VGO), bed temperatures, recycle flow rate and the catalyst life is developed. This model is capable of predicting the yield of all products, and it improves with respect to the previous works by considering LPG and light gases, fresh VGO and recycle streams as separate lumps. After developing and validating the model, the profit function of the plant, including the value of the products, fresh feed and hydrogen, as well as energy expenses, is optimised by manipulating the bed temperatures, flow rate of fresh VGO and combined feed ratio (CFR) whilst all process limitations and operating constraints are taken into account. During two years of study and considering all mechanical and operational constraints, the results confirm that the decision variables, generated by the optimisation package, can increase the gross profit of the Isomax process to about 8.17%, which is equal to $5.6 million of net profit annually. © 2012 Canadian Society for Chemical Engineering

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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