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Enregistrement W2240016674 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5b02135

<i>In Situ</i> Observation of Fouling Behavior under Thermal Cracking Conditions: Hue, Saturation, and Intensity Image Analyses

2015· article· en· W2240016674 sur OpenAlexaff
C. Laborde-Boutet, David Q. Dinh, Fabian Bender, Miguel Medina, William C. McCaffrey

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesophaseHueFoulingBrightnessMaterials scienceCrackingChemical engineeringMineralogyChemistryComposite materialAnalytical Chemistry (journal)OpticsChromatographyOptoelectronicsLiquid crystal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal cracking reactions of a variety of heavy petroleum feeds were analyzed by in situ cross-polarized microscopy using a reactor equipped with a sapphire window. Cross-polarized microscopy is a powerful technique for detecting the formation of anisotropic domains of carbonaceous material (mesophase coke). The present study, however, focused on the characterization of the chemical and physical events prior to the formation of new phases by evaluating the changes in image properties with reaction time. Results showed that changes in image brightness were strongly correlated to the conversion of 524+ °C material but could not provide much insight regarding the stability of reacting oils. Color analyses of the cross-polarized micrographs, however, revealed a consistent red-to-blue color shift around the point of instability. This color shift corresponded to either the formation of a fouling layer of isotropic material or a homogeneous color change of the reacting medium, indicating the formation of CS 2 -insoluble material. In both cases, the beginning of the color shift preceded the formation of mesophase, whose appearance had the effect of enhancing the blue color of the samples. The detection of the red-to-blue color shift in reacting samples under thermal cracking conditions provides an improved framework for testing the fouling propensity of feeds or for developing online sensors operating on industrial units.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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