Intrinsic gasification rate of oil sands fluid coke with carbon dioxide and steam
Notice bibliographique
Résumé
Petroleum coke is a byproduct of oil sands upgrading which can be utilized as a low‐cost feedstock for further value‐added operations such as gasification. The design and scale up of gasifiers for oil sands coke demands reliable data on the intrinsic reaction rates, which are currently missing from the literature. The intrinsic gasification rates for char‐CO2, and char‐H2O reactions were determined for Canadian oil sands fluid coke. Four different specific surface area measurement techniques were used to normalize the specific reaction rate calculated from the weight loss profiles of TGA: N2‐BET surface area, two micro‐porosity measurement techniques based on Density Functional Theory (DFT) and Dubinin‐Radushkevich (DR) models, and finally active surface area (ASA) measured by CO2 chemisorption at different levels of conversion (char conversion). The specific reaction rates, calculated at different levels of conversion were divided by different surface areas, in order to find the specific surface area that results in the best reduction in the variability of reaction rate, r(X), by using surface area as a regressor variable. Overall, ASA was found to be the best regressor for deriving the intrinsic rates. Surface areas based on the N2‐BET technique were also proven to be a better choice for normalizing the specific rates compared to the ones based on DFT and DR models.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».