Investigation of sonochemical treatment of heavy hydrocarbon by ultrasound-assisted cavitation
Notice bibliographique
Résumé
A highly viscous nature of heavy oil poses challenges to transportation leading to costly operation and difficult processing. Traditional methods of upgrading unconventional hydrocarbon sources involve catalytic and thermal upgrading and these methods require high temperature and pressure. In the present study, partial upgrading of heavy hydrocarbon is studied by using cavitation and the stimulator. Cavitation is a phenomenon comprising of formation, growth and collapse of bubbles in a liquid medium. The most well-known disruptive effect of cavitation occurs during the collapse phase of bubbles. Method of inducing cavitation involves transmitting 20 kHz of ultrasound through an ultrasonic horn. A model molecule used in this study is n-hexadecane (C16). The experiments were carried out at 230 °C, atmospheric pressure and 60 min time scale. The results indicated that the conversion of n-hexadecane into R1 fraction ( C16) was 4.46% for the cavitation-assisted cracking with the stimulator. The selectivity to R1 and R2 fractions were 71% and 29%, respectively. Adding 5 vol% decalin as hydrogen donor into the cracking process yielded 9.18% conversion of n-hexadecane into R1 and R2 fractions. In addition, the selectivity to R1 and R2 fractions were 87% and 13%. This study focuses on less energy intensive process for heavy hydrocarbon by utilizing cavitation and the stimulator and how ultrasound-assisted cracking with the stimulator could be a viable alternative to treat heavy hydrocarbon at the low temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».