Probabilistic assessment of the safety profile of the <scp>Fischer–Tropsch</scp> process with a supercritical solvent
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inherent safety assessment during the design stage of chemical processes is typically conducted based on average values for design parameters. Under those conditions, the single‐point deterministic process performance assessment may be affected by the phenomenon known as the ‘flaw of averages’ in the presence of irreducible sources of uncertainty (performance evaluated at average conditions does not represent average performance). In this work, an inherent process safety assessment developed under a probabilistic formulation is presented. An evaluation of the proposed approach is performed in the case of a gas‐to‐liquid process system using a supercritical solvent for Fischer–Tropsch reactor systems. The pertinent uncertainty analysis is carried out using Monte Carlo simulation techniques to account for the propagation of uncertainty through the inherent process safety model and the derivation of probability distribution profiles for the associated metrics, thus statistically characterizing ranges of potential performance outcomes. The response variables were the autothermal reactor and the syngas flows. The results show that the input variables associated to the autothermal flow potentially generate the most hazardous conditions for the process. The results also show how the metrics are affected when uncertainty is explicitly taken into account at the design stage of the process, offering a more nuanced assessment and characterization of the inherent process safety profile.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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