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Enregistrement W4312567502 · doi:10.1115/pvp2022-84863

Case History of Hydrotreater Prefeed Heater Fire Recovery

2022· article· en· W4312567502 sur OpenAlexaff
Jorge Penso, Neil Park, Mitul Dalal, Alexandra Hosack

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTube (container)Materials scienceHydrogenConvectionRadiant heatNuclear engineeringComposite materialEngineeringChemistryMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A prefeed heater in a hydrotreater unit experienced a fire while being prepared for shutdown during a turnaround. The prefeed hydrotreater heater was a mixed operation heater that typically operated in mixed mode with hydrogen and hydrocarbon bitumen, but at the time of the incident was operating in hydrogen only mode in order to hot hydrogen strip the hydrotreater. The heater had been in operation since 2011 and had a design fluid temperature of 425 °C (797 °F), a tube metal temperature of 570 °C (1058 °F) and design pressure of 16,800 kPag (2437 Psig). The normal operating pressure was 15,000 kPag (2176 Psig). The radiant and convection tubes were fabricated from Type 316Nb stainless steel (UNS31640). There was a tube rupture in the radiant section that caused the fire and the subsequent failure investigation established that the temperature in the radiant section at the rupture location had reached in excess of 850 °C (1562 °F) for over a 15-minute period prior to rupturing. The following paper outlines the failure analysis and root causes which caused the incident, while detailing the recovery and construction of the heater, including the fitness-for-service methods and inspections conducted. The heater was partially rebuilt with the convection section tube material being recovered and the radiant section being rebuilt in a different metallurgy.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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