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Enregistrement W3009311084 · doi:10.1089/ees.2019.0089

Response Surface Modeling and Setpoint Determination of Steam- and Air-Assisted Flares

2020· article· en· W3009311084 sur OpenAlexaff
Arokiaraj Alphones, Vijaya Damodara, Anan Wang, Helen H. Lou, Li X, Christopher Martin, Daniel H. Chen, Matthew R. Johnson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Engineering Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSetpointEnvironmental scienceNuclear engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Federal Regulation 40 CFR §63.670 requires flare operators to specify smokeless design capacity for flares with no visible emissions. Alternatively, 96.5% combustion efficiency (CE) or 98% destruction efficiency must be achieved with threshold limits of minimum combustion zone net heating value (NHV cz ) ≥ 270 British thermal unit/standard cubic feet (BTU/scf) for steam-assisted and net heating value dilution parameter (NHV dil ) ≥ 22 BTU/ft 2 for air-assisted flares. There is still no guarantee for smokeless flaring (SLF) or CE >96.5%. Robust response surface models developed in this study expressed %CE and %Opacity as a function of operating variables for air- and steam-assisted flares. Opacity and CE test data from 1983 to 2016 were analyzed. General quadratic models with transforms of CE and Opacity showed R 2 > 0.90, and bivariate sigmoid models for CE showed R 2 > 0.87. Two-dimensional (2D) contours illustrate the trends of major operating parameters. Operational setpoints at the incipient smoke point (ISP) and SLF were determined by solving the models subject to NHV cz and NHV dil threshold limits specifying Opacity at 3% (ISP) and 2% (SLF). The predicted steam/air assists/makeup fuel, NHV cz (or NHV dil ), and CE at ISP and SLF conditions are compared with the experimental 1984 Environmental Protection Agency (EPA) and 2010 Texas Commission on Environmental Quality flare study ISP test data. These setpoints would help flare operators to establish ISP or SLF conditions either by adding makeup fuel to vent gas with low heating value or by minimizing the assist without adding makeup fuel for steam- and air-assisted flares.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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