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Enregistrement W1985627273 · doi:10.1504/ijep.2007.012806

A mixed-integer non-linear programming model for CO<SUB align=right>2 emission reduction in the power generation sector

2007· article· en· W1985627273 sur OpenAlex
Mohammed S. Ba‐Shammakh, A. Elkamel, Peter Douglas, Eric Croiset

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environment and Pollution · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReduction (mathematics)Electricity generationInteger programmingFuel efficiencyLinear programmingThermal power stationElectricityPower (physics)Variety (cybernetics)Environmental economicsControl (management)Computer scienceAutomotive engineeringMathematical optimizationEngineeringWaste managementMathematicsEconomicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electricity generation is considered to be one of the main contributing sources to the air pollution problem. It is, therefore, important to develop and implement effective control strategies to prevent the expected abrupt increase in emissions from this sector. Any control strategy must be suitable for local implementation and must also be economically viable. The main objective of this paper is to present optimisation models that can be used to determine the most cost effective strategy or combination of strategies to reduce CO2 emissions to a specific level. Optimisation results for an existing network of power plants show that it may be possible to reduce CO2 emissions by increasing power plant efficiency through a variety of adjustments in the plants. These include fuel balancing, fuel switching, and the implementation of improvement technologies to existing power plants to increase their thermal efficiency.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · 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