Average Molecule Construction of Petroleum Fractions Based on 1H‐NMR

杂原子 化学 物理性质 计算化学 分子 石油 有机化学 碳氢化合物 戒指(化学)
作者
Wenjin Lyu,Linzhou Zhang,Kaiyu Li,Gang Wang,Quan Shi,Suoqi Zhao,Chunming Xu
出处
期刊:Aiche Journal [Wiley]
卷期号:65 (1): 270-280 被引量:10
标识
DOI:10.1002/aic.16390
摘要

The calculation of chemical structures and physical properties is the basis of petroleum refining optimization. In this article, a method to build an average molecule model for hydrocarbons and petroleum fractions is developed. 1 H‐NMR, molecular weight, and elemental composition were used as input parameters to construct a single molecular model that represents the average chemical structure. The average molecules were constructed by assembling the average building blocks, which are a set of predefined structural fragments, covering typical hydrocarbon and heteroatom functional groups in petroleum systems. After applying a group contribution method to the derived molecule, the bulk property of a sample could be directly calculated. The method was validated by being applied to various model compounds (including paraffins, cycloalkanes, aromatics, and heteroatom‐containing species), where it successfully predicted the average building blocks, unit sheets number, and physical properties. The application of this method to petroleum fractions was demonstrated. © 2018 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 65: 270–280, 2019
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
科研通AI5应助cxt采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
稻草人发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
medzhou完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
li17195发布了新的文献求助10
3秒前
caiwenwen发布了新的文献求助10
3秒前
xiaoxi完成签到,获得积分10
3秒前
rocket完成签到,获得积分10
4秒前
zzzzzer0发布了新的文献求助30
5秒前
奋斗青发布了新的文献求助10
5秒前
zhenyu发布了新的文献求助10
5秒前
枯草芽孢发布了新的文献求助10
6秒前
kzy发布了新的文献求助10
6秒前
蜡笔小新完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
xiaoxi发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
失眠大白菜真实的钥匙完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
烟花应助陈EV采纳,获得10
10秒前
sink发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
啊呀呀完成签到,获得积分10
13秒前
小团子发布了新的文献求助20
14秒前
Hello应助N-甲基吡咯烷酮采纳,获得10
14秒前
Dasiy发布了新的文献求助10
14秒前
桐桐应助山山采纳,获得10
14秒前
我是老大应助小青虫采纳,获得10
14秒前
爆米花应助惜曦采纳,获得10
16秒前
16秒前
无花果应助王博士采纳,获得10
17秒前
海蓝云天完成签到,获得积分10
17秒前
zzz完成签到 ,获得积分10
17秒前
ivy发布了新的文献求助10
18秒前
天天快乐应助Zhang_BY采纳,获得10
18秒前
洒脱一生完成签到,获得积分10
19秒前
高分求助中
Thinking Small and Large 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Mapping the Stars: Celebrity, Metonymy, and the Networked Politics of Identity 400
Single Element Semiconductors: Properties and Devices 300
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Parallel Optimization 200
Deciphering Earth's History: the Practice of Stratigraphy 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3835479
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3377803
关于积分的说明 10500774
捐赠科研通 3097386
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1705784
邀请新用户注册赠送积分活动 820705
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 772219