Development of a performance-based industrial energy efficiency indicator for corn refining plants.
Notice bibliographique
Résumé
Organizations that implement strategic energy management programs have the potential to achieve sustained energy savings if the programs are carried out properly. A key opportunity for achieving energy savings that plant managers can take is to determine an appropriate level of energy performance by comparing their plant's performance with that of similar plants in the same industry. Manufacturing facilities can set energy efficiency targets by using performance-based indicators. The U.S. Environmental Protection Agency (EPA), through its ENERGY STAR{reg_sign} program, has been developing plant energy performance indicators (EPIs) to encourage a variety of U.S. industries to use energy more efficiently. This report describes work with the corn refining industry to provide a plant-level indicator of energy efficiency for facilities that produce a variety of products--including corn starch, corn oil, animal feed, corn sweeteners, and ethanol--for the paper, food, beverage, and other industries in the United States. Consideration is given to the role that performance-based indicators play in motivating change; the steps needed to develop indicators, including interacting with an industry to secure adequate data for an indicator; and the actual application and use of an indicator when complete. How indicators are employed in the EPA's efforts to encourage industries to voluntarily improve their use of energy is discussed as well. The report describes the data and statistical methods used to construct the EPI for corn refining plants. Individual equations are presented, as are the instructions for using them in an associated Excel spreadsheet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».