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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».