Effective characterization of petroleum C7+ fractions
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F12%3A43894079" target="_blank" >RIV/60461373:22340/12:43894079 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/60461373:22310/12:43894079
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.fuel.2012.05.005" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.fuel.2012.05.005</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.fuel.2012.05.005" target="_blank" >10.1016/j.fuel.2012.05.005</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Effective characterization of petroleum C7+ fractions
Popis výsledku v původním jazyce
Petroleum fractions are typical complex mixtures. For the simulation of petroleum refining processes they are characterized by substitute mixtures. In this contribution the traditional approach based on pseudocomponents is compared with the newer approach utilizing a Substitute Mixtures of Real Components (SMRCs). The main advantage of SMRC approach is the direct availability of physical property data and the knowledge of the chemical character. The most important task in many applications is to characterize the C7+ fraction. It is shown, how it can be characterized by a small number of real components. The examples used for comparison comprise separation processes and also the pyrolysis modeling, where the known chemical character of a SMRC is crucialfor feeding an artificial neural network model.
Název v anglickém jazyce
Effective characterization of petroleum C7+ fractions
Popis výsledku anglicky
Petroleum fractions are typical complex mixtures. For the simulation of petroleum refining processes they are characterized by substitute mixtures. In this contribution the traditional approach based on pseudocomponents is compared with the newer approach utilizing a Substitute Mixtures of Real Components (SMRCs). The main advantage of SMRC approach is the direct availability of physical property data and the knowledge of the chemical character. The most important task in many applications is to characterize the C7+ fraction. It is shown, how it can be characterized by a small number of real components. The examples used for comparison comprise separation processes and also the pyrolysis modeling, where the known chemical character of a SMRC is crucialfor feeding an artificial neural network model.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
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
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Fuel
ISSN
0016-2361
e-ISSN
—
Svazek periodika
102
Číslo periodika v rámci svazku
Neuvedeno
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
545-553
Kód UT WoS článku
000308804500065
EID výsledku v databázi Scopus
—