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Enregistrement W78710379

FCC Study of Canadian Heavy Gas Oils Comparisons of Product Yields and Qualities between Reactors

2005· article· en· W78710379 sur OpenAlexaboutno aff
AdrianHumphries, CraigFairbridge, ZhuYuxia, SokYui

Notice bibliographique

Revue石油科学:英文版 · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluid catalytic crackingCrackingHydrodesulfurizationCokeSulfurYield (engineering)Fuel oilBarrel (horology)DistillationHydrocarbonChemistryVacuum distillationPetroleum productPetroleum engineeringWaste managementPetroleumMaterials scienceMetallurgyComposite materialChromatographyEngineeringOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several series of cracking tests in a comprehensive study were conducted on separate occasions involving all or parts of ten Canadian vacuum gas oils (VGOs) and two catalysts with bottoms-cracking or octane-barrel capability.VGOs were cracked in fixed- and/or fluid-bed microactivity test (MAT) units, in an Advanced Cracking Evaluation (ACE)unit, and in a modified ARCO riser reactor. Individual yields of gas, liquid, and coke from the MATs at 55, 65, 70, and 81 wt% conversion levels were compared with their respective pilot plant data. Good linear correlations could be established between MAT and riser yields except for liquefied petroleum gas (LPG) and light cycle oil (LCO). At a given conversion,correlations existed among the fixed- and fluid-bed MAT units and the ACE for each product yield. Liquid products from the fixed or fluid-bed MAT were analyzed for hydrocarbon types, sulfur, nitrogen and density, most of which showed good agreement with those obtained from the riser study. When cracking Canadian oil-sands-derived VGOs, the bottomscracking catalyst containing a large-pore active matrix was found to be more suitable than the octane-barrel catalyst with smaller pores to produce higher yields of valuable distillates, but with less superior qualities (in terms of sulfur and nitrogen contents). The advantages of hydrotreating some poor feeds to improve product yields and qualities were demonstrated and discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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