MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2262020112 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5b02296

Distribution of Vanadium, Nickel, and Other Trace Metals in Soot and Char from Asphaltene Pyrolysis and Gasification

2016· article· en· W2262020112 sur OpenAlexafffund
Vinoj Kurian, Rajender Gupta

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Centre for Clean Coal/Carbon and Mineral Processing TechnologiesHelmholtz-GemeinschaftUniversity of Alberta
Mots-clésCharSootAsphaltenePyrolysisVanadiumChemistryChemical engineeringInorganic chemistryCombustionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vanadium (V) and nickel (Ni) are the most abundant and troublesome metals present in oil sands. During upgrading of the oil sand bitumen, these metals become concentrated in the heavier fraction asphaltenes. Any thermochemical conversion of asphaltene causes the release of these trace metals, and their distribution in the products poses concerns with toxicity, corrosion, and fouling. The pyrolysis, partial oxidation, and steam gasification experiments of asphaltene were carried out in an electrically heated atmospheric entrained-flow reactor, and the products char and soot are analyzed for the trace metal content. It is observed that the main metals present in the char and soot are V and Ni. During pyrolysis, with an increase in the temperature, the quantity of V and Ni present in char decreases as a result of the increased liberation into the gas phase. However, more liberated V and Ni were not captured by soot formed in the same experiment. During partial oxidation of asphaltenes, an increase in the stoichiometric oxygen content decreases the soot yield. The V and Ni contents in both the char and soot decrease with an increase in the stoichiometric oxygen ratio. The V content increases with the increase in the steam/fuel ratio in both char and soot obtained from steam gasification. With the increase in the steam/fuel ratio, the Ni content slightly decreases in char but increases to more than double in soot. Understanding the interaction of inorganic matter with char and soot will help in solving post-gasification fouling and erosion problems.

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 seuil0,006

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy & FuelsMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207