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Enregistrement W1790239018 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5837

Industrial Automation in Unit Operations Labs

2015· article· en· W1790239018 sur OpenAlexaffvenue
Konstantinos Apostolou, Ishwar Singh

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomationFieldbusInterface (matter)Unit (ring theory)Graduation (instrument)CurriculumComputer scienceControl (management)Control unitSoftware engineeringEngineering managementManufacturing engineeringSystems engineeringEngineeringControl systemArtificial intelligenceOperating systemElectrical engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical engineering unit operation labsdo an excellent job of integrating the whole curriculumand exposing students to pilot-scale systems. Where theyare often lacking, though, is the exposure to and use ofreal-life industrial automation by the future graduates. Aunit operation lab that has been automated usingindustrial level paradigms and equipment is the focus ofthis paper. A partnership with a global automationmanufacturer (Emerson) was established and the lab wasretrofitted using industrial sensors and actuators, aDistributed Control System (DeltaV DCS), industrialnetworks (FOUNDATION Fieldbus and AS-i), HumanMachine Interface (HMI) screens, and systemredundancy. The details of the automation along with itsuse through the lab curriculum will be discussed. Thiscross-curricular approach benefits students as, throughthe regular unit operation labs, they become familiar withkey elements of an automated set-up, understand the needfor it and its limitations, see control loops in action,communicate to the units through the HMI, and use theHMI to recover historical data on the processes. The labis a meso-scale of a processing facility and preparesstudents for field work after graduation. At the sametime, the traditional exposure to “manually operated”sensors and final elements is maintained as some of theunits have not been converted to fully automated systems

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,013

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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