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Enregistrement W2970981794 · doi:10.3968/11133

Water Content of Sweet Natural Gas: A Simplified Formula-Based Approach

2019· article· en· W2970981794 sur OpenAlexvenueno aff
Nnaemeka Uwaezuoke, Nkemakolam Chinedu Izuwa, S. I. Onwukwe

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondensationNatural gasContent (measure theory)ChemistryFlow (mathematics)CO2 contentHydrogenPetroleum engineeringMathematicsThermodynamicsApplied mathematicsEngineeringMathematical analysisPhysicsGeometryOrganic chemistryCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas with negligible or zero composition of hydrogen sulphide is sweet natural gas. During production, transportation and processing, the presence of traces of water can cause problems such as ice formation and/0r the problem of gas hydrates, increase in corrosion potential of the gas and two-phase flow problems if condensation occurs. Calculation of the water content at specified temperature and pressure conditions is the first step. A formula based approach of the calculation is proposed, and comparison with existing formulas presented. Application of the proposed formula in the specified ranges of temperature and pressure conditions of 15oC (59oF) to 48.8oC (119.84oF) and 1.07MPa (155.19 psia) to 10MPa (1450.38 psia) is recommended for sweet natural gases. A calculated Mean Absolute Percentage Deviation (MAPD) of 16.4077% from the experimental data is the statistical indicator used for validity check. It predicted better than some existing models which are adaptable under certain conditions. Only a hand-held device is required as the proposed model is highly simplified.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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