Vliv složení atmosférických plynových olejů na distribuci pyrolyzních produktů
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22310%2F06%3A00017600" target="_blank" >RIV/60461373:22310/06:00017600 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/60461373:22340/06:00016889
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Vliv složení atmosférických plynových olejů na distribuci pyrolyzních produktů
Popis výsledku v původním jazyce
Nový přístup k charakterizaci složitých směsí používá k vytvoření náhradní směsi reálné složky. Tato směs může být použita k modelování a simulaci chemicko-technologických procesů. Explicitní znalost chemické povahy složek v náhradní směsi může být rovněž použita k modelování procesů, při kterých probíhají chemické reakce. Příkladem může být pyrolýza jako jeden z nejdůležitějších složitých reakčních systémů v průmyslu zpracování ropy. Byly vyvinuty modely tohoto procesu založené na umělé neuronové síti,které umožňují odhadnout výtěžky provozního a laboratorního krakování benzínů a atmosférického plynového oleje (APO). Byl navržen soubor devíti uhlovodíkových fragmentů k charakterizaci pyrolyzních nástřiků. Byla testována náhradní směs odvozená z TBP (True Boiling Point) křivky a křivky hustoty APO a odhadnuté výtěžky pyrolýzy vykazují dobrou shodu s naměřenými daty.
Název v anglickém jazyce
The effect of AGO composition on the distribution of pyrolysis products
Popis výsledku anglicky
New approach to the characterization of complex mixtures employs real components to form a substitute mixture. This mixture can be further used in modeling and simulation of chemical technological processes. The explicit knowledge of the chemical character of components in the substitute mixture can be also utilized in the modeling of processes with chemical reactions. This can be demonstrated on the pyrolysis as one of the most important complex reaction systems in oil processing. Artificial neural network models were developed to predict the yields of plant and laboratory thermal cracking products for the naphta and AGO (Atmospheric Gas Oil) feedstocks. A system of nine hydrocarbon increments was proposed for the characterization of pyrolysed feedstocks. A substitute mixture derived from the TBP (True Boiling Point) and density curves of the AGO feedstock was tested and the predicted yields exhibited a good match with measured data.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
CI - Průmyslová chemie a chemické inženýrství
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2006
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Aprochem 2006
ISBN
80-02-01792-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
1193-1199
Název nakladatele
PetrochemEng - Jaromír Škarka
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Milovy, Sněžné n M.
Datum konání akce
24. 4. 2006
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—