Recent impacts of light olefin demands on refining processes
Notice bibliographique
Résumé
Global demand for light olefins (ethylene and propylene) points to strong prospects for growth, stimulating investments in overall productive capacity. With propylene demand growing slightly faster than that of ethylene, rising prices and difficulties in supplies of petrochemical feedstocks such as naphtha or natural gas, steam crackers alone are not able to fill the light olefins gap nor do they allow extraordinary margins. As petrochemical market dynamics also influence refining activities, there has been significant progress in the development of technologies for petrochemical refining, leading to a larger degree of integration between the refining and petrochemical industries. This integration offers great opportunities for synergism since both industries share many common challenges, like increasing process efficiency, meeting more severe environmental requirements and optimizing the use of utilities. New specifications for fuels also contribute to this approximation since additional olefinic and aromatic hydrocarbon streams will become available in refineries. Petrochemical FCC is an example of advances in petrochemical refining. Based on a higher severity operation of the traditional FCC, it permits high ethylene and propylene yields, besides producing highly aromatic naphtha. However, to take full advantage of the opportunity to add value to non-conventional oils (which tend to increase in importance in oil markets) while to still have enough feedstock for cracking, deep conversion and treatment processes should also be present in refining schemes. Refinery off-gases correspond to another alternative feedstock for petrochemicals. Thus, a refinery (originally projected for production of fuels) has become an alternative source of petrochemicals, making possible the conception of petrochemical refineries that may be integrated or not to a petrochemical complex. This paper provides an overview of the recent impacts of light olefin demands on refining processes as well as an update of the refining-petrochemistry scenario in the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».