Hydrocracking of Athabasca VR Using NiO-WO<sub>3</sub> Zeolite-Based Catalysts
Notice bibliographique
Résumé
Hydrocracking of Athabasca vacuum residue (AVR) was carried out in an autoclave using particle and fiber forms of NiO-WO 3 zeolite-supported catalyst. AVR hydrocracking was performed at 400 °C at low and high H 2 pressure of 70 and 365 psi, together with the corresponding control thermal cracking runs. The yield of the different products and the quality of the upgraded liquid was used to assess the catalyst performance. Similarity among energy consumption for the different samples suggested major thermal cracking endothermic reactions. In general, the catalytic runs provided better quality maltene product, whereas better quality product oil was only attained at high pressure. The catalytic runs at low H 2 pressure gave the highest yield of combined asphaltenes and toluene insolubles. This yield, on the other hand, was the lowest for the fiber form at high H 2 pressure. Simulated distillation results captured the superior performance of the fiber catalyst at high H 2 pressure and showed ∼50% conversion of the residue. On the other hand, the zeolite particles showed poor performance at high pressure with only ∼30% residue conversion.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».