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Enregistrement W2334262718 · doi:10.1021/ie5005042

Improved Synthesis of Hydrogen Networks for Refineries

2014· article· en· W2334262718 sur OpenAlexafffund
A. Jagannath, Ali Elkamel, Iftekhar A. Karimi

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooNational University of Singapore
Mots-clésRefineryComputer scienceOil refineryBilinear interpolationGas compressorMathematical optimizationKey (lock)Work (physics)Process engineeringNonlinear systemInteger programmingNonlinear programmingAlgorithmEngineeringWaste managementMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen supplies constitute a significant cost for refineries. Thus, managing hydrogen flows and consumption in an integrated and cost-effective manner is critical. This work presents a systematic framework for modeling key units in a refinery hydrogen network. It proposes an improved superstructure and a simpler mixed-integer nonlinear programming model for synthesizing such a network with minimum total annualized cost. In contrast to the existing literature, it allows dedicated compressors, realistic cost correlations, temperature effects, stream-dependent properties, fuel gas specifications, heating, cooling, and valve expansions. Furthermore, it avoids the many bilinear and posynomial terms present in the existing models; thus it is easier to solve. Our tests with several literature examples confirm that our model gives better and more realistic solutions than the previous models, and it is also suitable for retrofit synthesis.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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