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Enregistrement W2092079167 · doi:10.1021/ef900783z

Characterization of Heteroatoms in Residue Fluid Catalytic Cracking (RFCC) Diesel by Gas Chromatography and Mass Spectrometry

2009· article· en· W2092079167 sur OpenAlexaff
Quan Shi, Chunming Xu, Suoqi Zhao, Keng H. Chung

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDiesel fuelGas chromatographyFluid catalytic crackingOrganic chemistryAlkylAcetic anhydrideSulfurChemical ionizationMass spectrometryCatalysisChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrogen-, sulfur-, and oxygen-containing hydrocarbons in a residue fluid catalytic cracking (RFCC)-derived diesel were characterized by a gas chromatograph equipped with a pulsed flame photometric detector and an electron impact, ammonia chemical ionization mass spectrometer. Caustic and acid extractions on RFCC diesel were performed to isolate the phenolic and basic nitrogen compounds, respectively. The fraction of RFCC diesel that contained the basic nitrogen compounds was reacted with acetic anhydride to allow for chromatographic separation of amino-aromatic compounds from the rest of the non-reactive basic nitrogen compounds. The majority of basic nitrogen compounds were anilines, as expected. Non-basic nitrogen compounds in RFCC diesel were alkyl indoles and alkyl carbazoles. Double-ring and poly-aromatic amines were identified in RFCC diesel by the acetylation reaction. The majority of sulfur compounds in RFCC diesel were alkyl benzothiophenes and dibenzothiophenes, after being isolated by Pd 2+ ligand-exchange chromatography. Dihydrobenzohiophenes and dihydronaphthanthiophenes, despite a low concentration, were also identified in the subfractions. The majority of oxygen compounds in RFCC diesel were phenolic compounds. In addition to alkylphenols, bicyclic and polycyclic phenols were identified and characterized in the acidic fraction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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