Solvent‐free quantification and composition/source analysis of total oil and grease in cooling water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Total oil and grease (TOG) in water is measured in industrial process waters to determine the concentration of petroleum products present. A common application for TOG measurement is to detect a hydrocarbon leak in circulated cooling water systems. A hydrocarbon leak from a heat exchanger has a negative effect on the stable operation of upgrading and refinery units. Detecting and quantifying a hydrocarbon leak is straightforward; however, identifying the source of the leak can be very time consuming and require a lot of trial and error. In this study, a solvent‐free TOG method using ClearShot extractors and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) was developed and optimized for the quantification of bitumen derived hydrocarbon analytes in water. This was further expanded upon to develop a rapid method for hydrocarbon identification in the cooling water by combining chemical fingerprinting with a discriminant analysis classification model. Following the optimized solvent‐free TOG method, chemical fingerprints for six different hydrocarbon classes in water were analyzed by FTIR. The classification model for these hydrocarbon classes was constructed using a discriminant analysis algorithm with a 100% classification rate at a TOG mass loading greater than 150 μg. The optimized solvent‐free TOG method decreases exposure risk and ergonomic strain for technologists, improving overall safety and environmental performance. The hydrocarbon fingerprinting enables rapid prediction of a leak source which reduces the time and analysis required to isolate a leak as well as reducing the cost and environmental impact associated with blowdown and purge (disposal and treatment) of contaminated water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».