Effect of Metal Ions on Light Gas Oil Upgrading over Nano Dispersed MoS<sub>x</sub>Catalysts Using<i>in Situ</i>H<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Hot water extraction and steam injection techniques are used to recover the bitumen from the oil sands or from deep underground deposits generating bitumen emulsions. A novel one-step bitumen upgrading process was developed in our laboratory where the water in the bitumen emulsion was activated through the water gas shift reaction (WGSR) to provide in situ H 2 for hydrodesulfurization (HDS) and upgrading of the bitumen. The catalyst precursor, phosphomolybdic acid, was transformed into a nano dispersed Mo sulfide catalyst in situ during the upgrading reaction. This nano dispersed Mo catalyst was found to be effective for upgrading light gas oil (LGO) derived from Alberta oil sands with in situ H 2 . The effect of Ni, Co, Fe, V and K on the nano dispersed Mo sulfide catalyst for the upgrading of LGO was investigated. Ni, Co promoted both WGSR and HDS. V and K inhibited HDS although they promoted WGSR. Fe showed no significant effect on either WGSR or HDS. Ni was found to be the best promoter for HDS. Atthough K was the best promoter for WGSR, however, K apparently inhibited HDS completely but did not affect the boiling point distribution of the oil product. The effects of water content, syn-gas composition and reaction temperature were also discussed. Extra water inhibited HDS when usingeither in situ H 2 or molecular H 2 . Syn-gas could be used for providing in situ H 2 for LGO upgrading. Higher reaction temperature favoured both HDS and hydrocracking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».