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Enregistrement W2619614318 · doi:10.1021/acs.iecr.7b01743

Stochastic Modeling and Simulation Approach for Industrial Fixed-Bed Hydrocrackers

2017· article· en· W2619614318 sur OpenAlexafffund
Anton Alvarez‐Majmutov, Jinwen Chen

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and Development
Mots-clésAdiabatic processRaw materialVaporizationThermodynamicsChemistryVapor–liquid equilibriumProduct distributionCrackingProcess engineeringOrganic chemistryPhysicsCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we developed a comprehensive model to simulate vacuum gas oil (VGO) hydrocracking. The model incorporates knowledge of feedstock composition and reaction chemistry at the molecular level and is tuned with pilot plant data. The molecular makeup of the feedstock is derived from its analytical characterization via statistical modeling. Hydrocracking reactivity is described based on the molecular structure of the reactants. Progression of chemical reactions is simulated using a kinetic Monte Carlo algorithm. A stochastic heat balance equation is integrated into the model to represent adiabatic operation. Vapor–liquid equilibrium (VLE) calculations are executed in parallel with an in-house flash program. Hydrocracker simulations were conducted covering the typical range of conversion levels observed in commercial operation. The model generates detailed information on product distribution as well as product quality. In addition, the model is able to track the evolution of hydrogen consumption, hydrocarbon vaporization, and temperature along the reactor.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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