Desulphurization of gas oil in a packed bed extractor: Optimization of operating parameters for simultaneous maximization of efficiency and yield by desirability approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A full factorial central composite design (CCD) method was used to design the experiments for extractive desulphurization of straight run gas oil (SRGO) containing 0.013 g/g (1.3 wt%) sulphur in a packed bed extractor using N‐N‐dimethyl formamide (DMF) as solvent. The operational parameters, namely water concentration (WC) in main solvent, solvent‐to‐feed ratio (S/F), and extraction temperature (TE) which affect the sulphur removal and yield were used as input variables in design of experiments. Considering the trade‐off between sulphur removal and yield, multi‐response optimization with a desirability function approach has been used to estimate the optimized value of these operating parameters so as to maximize sulphur removal and yield of extracted straight run gas oil (ESRGO). Optimum values of selected variables were: water content in solvent = 2.91, solvent‐to‐feed ratio = 1.70, and extraction temperature = 46.4 °C. At the maximum desirability value, ESRGO yield and percent sulphur removal were 81.67 and 60.53 %, respectively. Since importance of sulphur removal and yield would depend on the secondary process to be selected for reducing the sulphur to 50–10 ppm, an analysis of goal importance effect on the optimized value of operational parameters for maximum desirability was also presented and discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».