Estimating Impacts of Diesel Fuel Reformulation with Vector-based Blending
Notice bibliographique
Résumé
The Oak Ridge National Laboratory Refinery Yield Model has been used to study the refining cost, investment, and operating impacts of specifications for reformulated diesel fuel (RFD) produced in refineries of the U.S. Midwest in summer of year 2010. The study evaluates different diesel fuel reformulation investment pathways. The study also determines whether there are refinery economic benefits for producing an emissions reduction RFD (with flexibility for individual property values) compared to a vehicle performance RFD (with inflexible recipe values for individual properties). Results show that refining costs are lower with early notice of requirements for RFD. While advanced desulfurization technologies (with low hydrogen consumption and little effect on cetane quality and aromatics content) reduce the cost of ultra low sulfur diesel fuel, these technologies contribute to the increased costs of a delayed notice investment pathway compared to an early notice investment pathway for diesel fuel reformulation. With challenging RFD specifications, there is little refining benefit from producing emissions reduction RFD compared to vehicle performance RFD. As specifications become tighter, processing becomes more difficult, blendstock choices become more limited, and refinery benefits vanish for emissions reduction relative to vehicle performance specifications. Conversely, the emissions reduction specifications show increasing refinery benefits over vehicle performance specifications as specifications are relaxed, and alternative processing routes and blendstocks become available. In sensitivity cases, the refinery model is also used to examine the impact of RFD specifications on the economics of using Canadian synthetic crude oil. There is a sizeable increase in synthetic crude demand as ultra low sulfur diesel fuel displaces low sulfur diesel fuel, but this demand increase would be reversed by requirements for diesel fuel reformulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».