Uncertainty Analysis Applied to Thermodynamic Models and Fuel Properties – Natural Gas Dew Points and Gasoline Reid Vapor Pressures
Notice bibliographique
Résumé
A simple, consistent, and self-contained error propagation algorithm was developed using the uncertainty information related to pure component physical properties, binary interaction parameters, and thermodynamic model parameters combined with Monte Carlo simulation along with the Latin Hypercube Sampling (LHS) method. This algorithm is generally applicable to simulate the error propagation in process flow sheets of arbitrary complexity as long as the thermodynamic model parameters encode uncertainty information. In this work, two significant problems related to hydrocarbon processing are studied under the light of uncertainty analysis. First, the injection of a valuable liquid hydrocarbon into an existing natural gas pipeline for transportation was studied in order to find the optimum injection rate of liquid n -butane that can be safely added to the flowing gas without undesired condensation. The main factors considered in this calculation are the hydrocarbon dew point, the natural gas physical properties, and conformity to pipeline specifications. Second, uncertainties on Reid vapor pressure (RVP) calculations were taken into account for the calculation of optimal rate of liquid n -butane blending into gasoline. Gasoline blending is an important operation in refineries where gasoline must be produced with enough volatility for the proper operation of engines in cold climates.
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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) | 0,000 | 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 ».