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Enregistrement W2380472741 · doi:10.3969/j.issn.1001-8719.2012.03.027

Current Development of Venezuela Extra Heavy Crude and Canadian Oil Sands Processing

2012· article· en· W2380472741 sur OpenAlexaboutno aff
Zhenyu Li, Qiao Ming, Ren Wen-Po

Notice bibliographique

RevueActa Petrolei Sinica(Petroleum Processing Section) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynthetic crudeCrude oilOil refineryAsphalteneRaw materialRefining (metallurgy)Waste managementPetroleumEnvironmental scienceOil sandsRefineryUnconventional oilFossil fuelPetroleum engineeringEngineeringChemistryAsphaltMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venezuela extra heavy crude and Canadian oil sands are two main kinds of unconventional crude,which can't be directly processed in conventional refineries due to their special properties of low API,high viscosity,high sulfur content,high carbon residue,high metal and high asphaltene contents.At present,the two unconventional crudes are handled mainly in upgrading facilities near production sites,producing synthetic crude suitable for conventional refineries to produce transportation fuels and other oil products.There are currently four upgrading facilities in Venezuela for extra heavy crude,three of which are designed to produce heavy,high sulfur synthetic crude and the other can provide light,low sulfur synthetic crude.Coking is chosen by all of the four plants as the main upgrading technology.Six main upgrading facilities are located in Alberta and Saskatchewan in Canada to produce synthetic crude with different properties by using coking and/or hydrocracking technologies.The two unconventional crudes are seen as important feedstock resources of refineries in future.Chinese oil companies should pay more attention to the development and application of our own upgrading technologies,which will strengthen our competitiveness and lead to cooperation opportunities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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