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Enregistrement W4309109608 · doi:10.1002/cjce.24761

Kinetic study of crude oil‐to‐chemicals via steam‐enhanced catalytic cracking in a fixed‐bed reactor

2022· article· en· W4309109608 sur OpenAlexvenueno aff
Qi Xu, Aaron Akah, Mansour AlHerz, Abdullah Aitani, Ziyauddin S. Qureshi, M. Abdul Bari Siddiqui, Nabeel S. Abo-Ghander

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSaudi AramcoKing Fahd University of Petroleum and Minerals
Mots-clésCrackingNaphthaFluid catalytic crackingCatalysisLight crude oilYield (engineering)EthyleneChemistryDry gasChemical engineeringFuel oilMaterials scienceWaste managementOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study presents new experimental results on the direct conversion of crude oil to chemicals via steam‐enhanced catalytic cracking. We have organized the experimental results with a kinetics model using crude oil and steam co‐feed in a fixed‐bed flow reactor at reaction temperatures of 625, 650, and 675°C over the Ce‐Fe/ZSM‐5 catalyst. The model let us find optimum conditions for crude oil conversion, and the order of the steam cracking reaction was 2.0 for heavy oil fractions and 1.0 for light oil fractions. The estimated activation energies for the steam cracking reactions ranged between 20 and 200 kJ/mol. Interestingly, the results from kinetic modelling helped in identifying a maximum yield of light olefins at an optimized residence time in the reactor at each temperature level. An equal propylene and ethylene yield was observed between 650 and 670°C, indicating a transition from dominating catalytic cracking at a lower temperature to a dominating thermal cracking at a higher temperature. The results illustrate that steam‐enhanced catalytic cracking can be utilized to effectively convert crude oil into basic chemicals (52.1% C2‐C4 light olefins and naphtha) at a moderate severity (650°C) as compared to the conventional high‐temperature steam cracking process.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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