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Record W7120506295

Simulation of the chlorine precooler in a stationary model - case study.

2015· dissertation· pt· W7120506295 on OpenAlexaboutno aff
Felipe Vieira. Santos

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2015
Typedissertation
Languagept
FieldComputer Science
TopicChemical and Environmental Engineering Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Chlorine
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Durante a produção do cloro diversas impurezas são incorporadas ao produto e sua remoção se dá durante o processamento. A remoção das impurezas é fator fundamental não só para garantir a qualidade do produto final como também do ponto de vista de segurança, pois determinados contaminantes geram riscos de explosão. Nas etapas de processamento a remoção de uma das principais impurezas se dá no pré-resfriador, equipamento que consiste numa torre de pratos que tem função de além de remover os contaminantes pesados também reduz a temperatura do gás para sucção do compressor. O objetivo principal deste trabalho foi desenvolver uma simulação estacionária em simulador comercial que reproduza as condições de operação de um pré-resfriador de cloro tais como perfil de temperatura nas bandejas, perfil de pressão e hidráulica da coluna, tendo como estudo de caso um dos equipamentos de uma das plantas de processamento de cloro da Braskem S.A. Foi realizada uma descrição detalhada da função do equipamento no processo e um breve histórico contemplando as atualizações tecnológicas realizadas desde a primeira identificação da necessidade deste tipo de equipamento no processamento de cloro até o impacto na última década com a assinatura do protocolo de Montreal. Também foi realizada uma discussão sobre os principais parâmetros hidráulicos de colunas de pratos que afetam seu desempenho e estabilidade. É apresentada uma breve discussão sobre eficiência de pratos e os métodos para a estimativa deste parâmetro. No desenvolvimento da simulação foi utilizado o simulador comercial ASPEN Plus V8.4. Foi utilizado bloco RADFRAC para as seções da coluna além de um bloco separado para o refervedor. Foi realizado ajuste dos parâmetros da simulação aos dados de planta e realizada análise de sensibilidade para identificação da resposta dos principais parâmetros às variáveis chave e realização de diagnóstico quanto ao desempenho do equipamento. Foi verificado que a simulação reproduziu satisfatoriamente os dados de planta e que para os parâmetros normais de operação existem limitações hidráulicas que levam a instabilidade do mesmo. Foram realizadas recomendações para ajuste do sistema e estabilização da operação do equipamento.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.103

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
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