Insights into the integrated effects of polymeric pretreatment and catalytic hydrotreatment of light gas oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A study has been carried out in detail to measure the effects of the removal of nitrogen compounds on the hydrotreatment of light gas oil (LGO) using a synthesized polymer consisting of a polymer support, copolymer of glycidyl methacrylate and ethylene glycol dimethacrylate (PGMA‐co‐EDGMA), a π‐acceptor moiety (2,4,5,7‐tetranitrofluorenone, TENF), and a three‐carbon linker (diaminopropane, DAP (3)). The primary focus of this paper is first to study the effects of selectively removing nitrogen compounds on the hydrotreatment of LGOs. Removal of these catalyst inhibiting and poisoning compounds prior to hydrotreatment will help in improving the hydroprocessing efficiency as well as in reducing the chemical fouling, thus improving the catalyst life. Second, the effectiveness on the reusability of bulk polymer after regeneration was studied. To achieve this, nitrogen compounds from LGO were adsorbed on the synthesized polymer by mixing polymer and LGO. The polymer was regenerated by washing with toluene in a Soxhlet apparatus. Hydrotreating experiments were performed in a pilot scale trickle‐bed reactor. To create a baseline for monitoring the hydrotreatment activity, untreated LGO (without polymer adsorption) was hydrotreated with a commercial NiMo/γ‐Al 2 O 3 catalyst and analyzed for nitrogen, sulfur, and aromatics content. The pretreated feed (with polymer adsorption) was also hydrotreated, and the results were compared. The results show that prior selective removal of nitrogen compounds improved overall hydrotreatment activity and resulted in additional decrease of 18.7%, 8.3%, and 9.4% in total nitrogen, sulfur, and aromatics content, respectively.
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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 ».