Environmental and Economics Trade-Offs for the Optimal Design of a Bitumen Upgrading Plant
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a novel multiobjective optimization model for bitumen upgrading operations. The proposed model considers five basic upgrading stages; which are the base of any bitumen/heavy oil upgrading operation. These stages include: primary distillation, vacuum distillation, cracking, hydrotreating, and blending. The model includes different processing units per upgrading stage. Each unit includes a set of operating modes; which are defined in terms of particular products yield and energy requirements. The proposed model takes into account two competing objective functions that must be minimized: 1) operating energy costs, and 2) associated CO 2 emissions. The optimization approach seeks for the optimal bitumen upgrading configuration by selecting the most suitable upgrading steps based on their corresponding unit’s operating modes. This is done to obtain a particular type of synthetic crude oil (SCO) blend according to composition specifications. The problem was modeled as a mixed-integer nonlinear program (MINLP) using the GAMS modeling system. The model was validated using historical data of the Canadian heavy oil industry. The results show that the proposed model is a practical tool to (1) select and plan the most suitable bitumen upgrading configuration according to product specifications, (2) determine the upgrading energy costs, (3) and mitigate CO 2 emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».