Prediction of Thermogravimetric Data for Asphaltenes Extracted from Deasphalted Oil Using Machine Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Thermogravimetric analysis (TGA) has been extensively used in the bitumen literature to investigate its thermal stability and various stages of thermal decomposition. The primary aim of these studies has been to calculate the kinetic parameters, such as activation energy and the pre-exponential factor of each thermal event. However, in our current paper, we explore the application of three machine learning (ML) techniques, namely, support vector regression (SVR), random forest (RF), and gradient booster regression (GBR), to predict the TGA data for the asphaltenes extracted from the feed and products of visbreaking of three types of materials: (i) deasphalted oil (DAO), (ii) DAO doped with 5.55 wt % indene, and (iii) DAO doped with 11.11 wt % indene. The addition of indene was shown to significantly affect the free-radical chemistry of DAO in a previous work, and the key contribution of our work in this paper was to minimize the requirement of the TGA instrument to obtain the mass loss curves by employing ML techniques on available experimental data. This will reduce the human errors involved in sample preparation and data collection as well as decrease the process time in obtaining the TGA data as compared to experimentation. We observed that the regression techniques based on decision trees, i.e., RF and GBR, showed the best performance and highest prediction accuracy of >0.99 for predicting the TGA data of the asphaltenes extracted from the feed and products obtained by reacting the feedstocks at visbreaking reaction times of 30, 45, and 60 min. A number of inputs were considered for the ML models, such as the temperature of the TGA chamber and sample, heat supplied to the sample, visbreaking time, and time spent inside the TGA chamber. The novelty of our work lies in the fact that no previous study has reproduced the TGA data for asphaltenes extracted from DAO and indene-added DAO and their visbroken products through ML approaches, and we believe that the results of this work will help in fastening the process times in the heavy oil industry by eliminating the need for offline measuring instruments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».