Probabilistic assessment of the safety profile of the <scp>Fischer–Tropsch</scp> process with a supercritical solvent
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».