<i>In Situ</i> Upgrading of Athabasca Bitumen Using Multimetallic Ultradispersed Nanocatalysts in an Oil Sands Packed-Bed Column: Part 2. Solid Analysis and Gaseous Product Distribution
Notice bibliographique
Résumé
Thermal cracking of Athabasca bitumen was carried out in an oilsand packed-bed column, in the presence and absence of in situ prepared trimetallic nanocatalysts at a pressure of 3.5 MPa, residence time of 36 h, and temperatures of 320 and 340 °C. In this part of the study, the effects of reaction severity (time and temperature) as well as the presence of nanocatalysts in packed media on solid and gaseous products were investigated. Results showed that the presence of trimetallic nanocatalysts enhanced the hydrogenation reactions and, consequently, led to significant reduction of coke formation (51.3%) and CO 2 emission reduction. Further, the analysis of the gaseous products and deposited solids confirmed the previous findings reported in part 1 ( 10.1021/ef401716h ) of this study. The accumulative volume of coke precursor gases, such as ethylene and propylene, increased with the reaction severity. However, reaction severity has no significant effect on the atomic metallic ratios (metal/total metal) of the employed trimetallic nanocatalysts, which clearly demonstrates the stability of injected ultradispersed (UD) nanocatalysts (metal/total metal: Mo, 0.6267; Ni, 0.1808; and W, 0.1924) in the porous media at high pressure and temperature. Nonetheless, aggregation of nanocatalysts inside the porous media was observed and graphically demonstrated by environmental scanning electron microscopy (ESEM) images. Overall, the presence of trimetallic nanocatalysts in porous media not just enhanced bitumen upgrading but also improved the produced liquid quality and reduced the coke content as well as CO 2 emission by 50%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».