Reactivity and Comprehensive Kinetic Modeling of Deasphalted Vacuum Residue Thermal Cracking
Notice bibliographique
Résumé
Upgrading and refining of heavy oil and bitumen has become a costly practice in the last decades, creating a need for new processes to appropriately convert these heavy feedstocks into lighter and more valuable materials. Solvent deasphalting (SDA) is a carbon rejection process where asphaltenes are removed from the oil using a paraffinic solvent, producing a lighter deasphalted oil (DAO) stream that can be further upgraded without the limitations of asphaltene instabilities. In this work, upgrading via thermal cracking of deasphalted vacuum residue was assessed in a bench scale pilot plant equipped with an up-flow open tubular reactor. Two different feedstocks were evaluated: recycled and virgin DAO. Reactivity experiments were carried out at temperatures within the interval 380–423 °C and liquid hourly space velocities (LHSV) of 0.25–3 h –1 . The effects of operating pressure and steam partial pressure on the thermal crackability of DAO were also evaluated as not having a significant effect within the 150–300 psig range. Experimental results showed increased reactivity of virgin DAO compared to that of recycled DAO as well as better quality and higher selectivity to more valuable products. A lumped kinetic modeling including asphaltene generation was evaluated. Different scenarios were assessed to incorporate chemical considerations within the complex lumped kinetic model developed, which have a significant effect on the kinetic parameters as well as the possible interpretation of the results. Overall, typical behavior was observed for thermal cracking with global activation energies of 241 and 226 kJ/mol for recycled and virgin DAO (560 °C+), respectively. Good fitting of the model with experimental data with relative errors around 7% and clear kinetic relevance of the asphaltenes generation reaction during thermal cracking was highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».