MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3174966616 · doi:10.1002/cjce.24239

Process modelling and simulation of bitumen partial upgrading: Analysis of solvent deasphalting‐thermal cracking configuration

2021· article· en· W3174966616 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rahman Gholami, Anton Alvarez‐Majmutov, Jinwen Chen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensDevon Energy (Canada)Natural Resources Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentNatural Resources Canada
Mots-clésAsphalteneAsphaltCrackingProcess engineeringThermalMaterials sciencePetroleum engineeringWaste managementChemical engineeringComposite materialThermodynamicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, we investigate a process for partial upgrading of Canadian oil sands bitumen by means of modelling and simulation. In continuation of our previous study focused on a different process configuration for partial upgrading, the process scheme analyzed in this work consists of a solvent deasphalting step to reject asphaltenes from bitumen, a thermal cracking of the deasphalted product step, and a hydrotreating step to saturate the olefins generated by thermal cracking. The model was built using commercial simulation software, incorporating customized models for the solvent deasphalting and thermal cracking units. Trends in partial upgrader product yields and quality are examined under two operating scenarios: one where the thermal cracker operates in once‐through mode and the other where the heavy portion of the thermal cracker product is recycled. Both scenarios were observed to have difficulties in achieving the product quality targets set for partial upgrading (density <0.9400 g/cm 3 at 15.6°C and viscosity <350 cSt at 7°C) without any diluent addition. A key factor that significantly impacts final product yield and quality in this partial upgrading process is the formation of new asphaltenes during thermal cracking.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207