MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4289948056 · doi:10.1002/cjce.24589

Development and application of counter‐current feed injection technology in riser reactors

2022· article· en· W4289948056 sur OpenAlexaffvenue
Zihan Yan, Yiping Fan, Chunxi Lu, Mengxi Liu, Sheng Chen, Chunming Xu, Xiaotao Bi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésJet (fluid)Mixing (physics)Current (fluid)CokeFluid catalytic crackingMaterials scienceMechanicsInjectorNuclear engineeringEnvironmental scienceProcess engineeringCrackingWaste managementChemical engineeringPetroleum engineeringMechanical engineeringEngineeringComposite materialElectrical engineeringMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A counter‐current feed injection scheme is proposed to improve the jet‐solid mixing and reaction in the injection zone of riser reactors. By analyzing the characteristics of the coupled flow field, combined with experiments and numerical simulation, the advantages of the new injection technology are investigated. Experimental results show that the particles distribute more uniformly when the feed is injected downward, which is good for the mixing and reaction of the jet with particles. By simulating the reaction in an industrial fluid catalytic cracking (FCC) riser, it is found that the yields of gasoline and liquefied petroleum gas (LPG) are increased significantly by using the counter‐current feed injection structure. Simultaneously, the formation of coke is reduced considerably. On this basis, a riser‐fluidized bed coupled reactor was designed by adopting the proposed counter‐current feed injection technology to solve the coking problem in an industrial pyridine synthesis system. Results from the side‐stream sampling show that the carbon content of the catalyst reduces significantly, indicating a decrease in coke formation. By now, the improved industrial reactor has been in stable operation for 2 years, showing good reliability.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical Engineering→Même sujetPetroleum Processing and Analysis→Travaux en français237 207→