MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2142366700 · doi:10.1504/ijpse.2012.051028

Risk-based performance analysis for regional hybrid fuel with compressed natural gas option

2012· article· en· W2142366700 sur OpenAlexaffabout
Hossam A. Gabbar, Raymond Bedard

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Process Systems Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressed natural gasNatural gasGasolineEngineeringProcess (computing)Transport engineeringCivil engineeringEnvironmental scienceEnvironmental economicsComputer scienceWaste managementEconomicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compressed natural gas is widely used for transportation due to its competitive price and less environmental impacts compared with traditional gasoline. With the recent push to implement electric vehicles, it became important to evaluate the current transportation fuelling status and identify best scenarios to move towards greener transportation. This paper presents analysis of hybrid transportation with compressed natural gas as a fuelling option to determine the most effective way to implement regional green transportation. Intelligent modelling and simulation techniques are proposed to model transportation and fuelling process and used as basis for performance modelling and analysis for different scenarios. Compressed natural gas is found to be a superior fuel to gasoline based on given scenario conditions and criteria for regional green hybrid transportation. The proposed scenarios are applied on case studies in Ontario to confirm the high value of compressed natural gas as viable fuelling scenarios.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Process Systems EngineeringMême sujetElectric Vehicles and InfrastructureTravaux en français237 207