Notice bibliographique
Résumé
Fluid coking is a thermal conversion process that uses a conventional two-vessel circulating fluidized bed to convert heavy hydrocarbon feeds to lighter products. The technology was developed in the 1950s and since then has been used commercially around the world to upgrade heavy oils from various sources. Research work has been summarized related to all aspects of the fluid coking process, including reaction fundamentals, bed hydrodynamics, liquid distribution and jet–bed interaction, mixing of solid particles and agglomerates, mixing of vapors, control of the particle size, cleaning of the vapor stream in the scrubber, cleaning of the cold coke in the stripper, process monitoring, coke transfer lines, and the burner. The fluid coking process involves complex interactions between fluidized bed hydrodynamics, liquid feed injection, and reaction kinetics, and research tools that can take into account all of these interacting variables are requited to test methods to optimize the process. Fluid cokers can process many different types of feeds, and future applications may include blending and co-processing a variety of feedstocks ranging from waste plastics, pyrolytic bio-oil, and off-spec vegetable oils with heavy oil. The findings from this summary are also relevant for other applications that inject liquid into fluidized beds, such as the fluid catalytic cracking process, olefin polymerization cooled by liquid injection, granulators, and coaters.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».