In-situ characterization of the reaction progress of the fluid catalytic cracking reactions by laser diagnostic techniques
Notice bibliographique
Résumé
Sophisticated analytical techniques, such as mass spectrometry and high-performance liquid chromatography (HPLC), can be used to measure aromatic and saturate contents of the Fluid Catalytic Cracking (FCC) feedstock and products. However, optical methods have the advantage of being rapid and non-intrusive, operating in contact-less mode. Laser-absorption measurements of fuel concentration are often made at mid-infrared (MIR) wavelengths near 3.4 µm, which overlap with the strong C-H stretch vibrational transitions of hydrocarbons and guarantee sensitive detection even for short measurement path lengths. The MIR spectra for individual hydrocarbons can be found in different databases, however the information is limited to being used with species having low carbon number. In this sense, a Group Contribution Method (GCM) is proposed for the spectra prediction of the different compounds present in the catalytic cracking reaction in the region 3200-2800 cm-1. This PhD thesis considers the development of a laser diagnostic methodology for “in-situ-free of particles” monitoring of fluid catalytic cracking (FCC) reaction progress using model compounds. The aim is to contribute to the characterization of the chemistry and chemical species involved in FCC through the discrete evaluation of the infrared (IR) spectra. The methodology proposed considers the in-situ MIR analysis of the change in the concentration of functional groups present in the model compound 1,3,5-triisopropylbenzene (1,3,5-TIPB) as indicator of FCC reaction progress. This is performed in the annulus of a CREC Riser Simulator. As well, the considered approach postulates the application of this in-situ MIR methodology for the characterization of the light gases and gasoline lumps in the context of Industrial FCC unit using a sampling bottle with two cameras under vacuum. This research was carried out at the Grupo de Investigación Bioprocesos y Flujos Reactivos at Universidad Nacional de Colombia. An internship in the group of Professor Hugo de Lasa (Western University - Ontario Canada) allowed the development of a Group Contribution Method (GCM) for the characterization of the reaction progress of a model FCC reaction.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».