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Enregistrement W2919522550 · doi:10.1021/acs.energyfuels.8b04491

Optimization of Residual Oil Hydrocrackers: Integration of Pump-Free Ebullated Bed Process with Membrane-Aided Gas Recovery System

2019· article· en· W2919522550 sur OpenAlexaff
Bo Chen, Zhaohui Meng, Hailong Ge, Yousif Alcheikhhamdon, Mina Hoorfar, Ling Liu, T. Yang, Xiangchen Fang

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRefineryDry gasCrackingProcess engineeringOil refinerySupercritical fluidLight crude oilFuel oilWaste managementEnvironmental scienceMaterials scienceChemistryChromatographyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ebullated bed residual oil hydrocracking is a well-established technology wherein the vacuum residue (VR) of crude oil is converted into light valuable oils. This research work targeted to optimize the hydrocracking process by integrating the pump-free ebullated bed reactor (PF-EBR) with a membrane-based gas synthetic recovery system. A PF-EBR hydrocracking unit with a feed capacity of 3 × 10 6 t/a (ton per annum) of vacuum residues was modeled by the axial dispersion model; the 5-lump axial dispersion model and the finite difference model for PF-EBR and membrane unit were developed and packaged as self-defined extensions in Aspen HYSYS, allowing the integrated process to be evaluated in high efficiency and accuracy; the proposed model was further validated by the experimental data of the pilot and 5 × 10 4 t/a industrial unit. The results of process optimizations showed that the membrane-aided separation system demonstrated better performance than the conventional condensation system in separating hydrogen and hydrocarbons from bulk refinery gas. The recovery of hydrogen from the reactor effluent resulted in 30.0% drop in reactor fresh makeup hydrogen cost; the membrane-based system separated the light hydrocarbons from refinery flash gases, which boosted the net profit of hydrocarbon recovery by 80%, leading to $122.3 × 10 6 /a increase in the total product sale (about 7% of the hydrocracker total sale). This study bridged the gap between theoretical models and industrial PF-EBR processes and provided a designing framework for the integrate process of PF-EBR VR hydrocracking and gas synthetic recovery system. The described improvements implied significant reductions in energy cost, carbon footprint, and operational cost; the estimated reduction in CO 2 emissions is around 2.6 × 10 4 t/a; all are attributed to the thorough gas recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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