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Enregistrement W4323349182 · doi:10.1016/j.fuel.2023.127948

Characterization of chemical fingerprints of ultralow sulfur fuel oils using gas chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry

2023· article· en· W4323349182 sur OpenAlexafffund
Chun Yang, Robert J. Faragher, Zeyu Yang, Bruce P. Hollebone, Ben Fieldhouse, Patrick Lambert, Vanessa Beaulac

Notice bibliographique

RevueFuel · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésChemistrySulfurDiesel fuelFuel oilMass spectrometryGas chromatographyDibenzothiopheneFlue-gas desulfurizationDistillationOrganic chemistryHydrodesulfurizationEnvironmental chemistryChromatographyWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the implementation of stringent environmental regulations, high sulfur fuel oils (HSFO) are shifted to very low (VLSFOs) and ultralow sulfur fuel oils (ULSFOs). The current understanding of these fuels is far from sufficient. The chemical fingerprints of these oils are significantly altered by desulfurization processes, and sulfur-containing compounds present in these oils are in low or extremely low concentrations. These changes pose challenges for petroleum analysis. The ULSFOs studied were limited to distillates. Like conventional fuel oils, ULSFOs are diverse. ULSFOs do not just include distillates but can be a mixture of multiple oil products. The present work measured and compared the physical and chemical properties of ULSFOs with conventional fuels. Gas chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry (GC-QTOF-MS) was applied to characterize the chemical fingerprints of ULSFOs. Polycyclic aromatic sulfur heterocycles (PASHs) and their alkylated homologues were determined in considerable abundance in the oils with ≤ 1,000 ppm and ≤ 500 ppm of total sulfur. The chromatographic profiles of ULSFOs were obviously different from that of crude oil and high sulfur fuel oil. Most of PASHs are barely detectable in ≤ 10 ppm S ultralow sulfur diesel fuels (ULSDs), which were subject to deep desulfurization. Some dibenzothiophene isomers such as 4-methyldibenzothiophene,4,6-dimethyldibenzothiophene and 2,4,6-trimethyldibenzothiophene naturally occur in relatively high abundance and are the most refractory to the refinery process due to the methyl steric hindrance. These refractory species were clearly detected in ≤ 10 ppm S ULSDs while other PASHs are barely detectable. Certain compounds with special chemical fingerprints in ULSFOs and ULSDs have potential suitability as diagnostic molecular markers for associated oil spill characterization and identification.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,665

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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