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Enregistrement W3017244597 · doi:10.1021/acs.iecr.0c00124

Hinging Hyperplanes Crude Oil Mixing Model for Production Planning Optimization

2020· article· en· W3017244597 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRefineryDistillationMixing (physics)Crude oilComputer scienceNonlinear systemProcess engineeringMathematical optimizationMathematicsChemistryEngineeringPetroleum engineeringChromatographyWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Refinery feed, usually a mixture of several crude oils, is separated via a crude distillation unit (CDU). Crude true boiling point (TBP) distillation curve determines the amount of products which can be obtained via CDU separation. The TBP curve of the mixed crude feed is calculated by blending pseudocomponents from each individual crude; the blending calculation introduces a lot of nonlinear terms and makes it difficult to optimize the crude selection and the downstream refinery operation. This work proposes a continuous piecewise linear (CPWL) model to approximate the crude blending, thereby eliminating the nonlinear blending terms. A hinging hyperplanes (HH) model is employed to formulate the CPWL model. In addition, its parameters are computed by a two-layer perceptron, which is built to simulate the HH model. This leads to a mixed-integer linear model suitable for crude oil selection and cut point optimization. The proposed model enables accurate computation of the mixed crude feed TBP curve while eliminating nonlinear blending terms. Hence, it is suitable for inclusion in refinery planning models dealing with optimal crude selection.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,169 · 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