Applying digital image technology to pulp and paper
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.
Notice bibliographique
Résumé
Describes the application of a 2D color image display to monitor various paper properties of a paper machine reel. These properties include caliper, opacity, moisture and basis weight. The conventional method of determining the paper quality of an entire reel was to perform statistical calculations on a profile-to-profile basis of paper properties in both machine direction, length and cross-machine direction, and width of the sheet. On a profile-by-profile basis, it can be somewhat difficult for mill personnel to determine whether the entire reel is within the desirable grade specifications or not, or whether the specification is only out of limits at certain sets or rolls within the reel. This difficulty can be overcome by use of digital imaging technology. An image display can be used to monitor the entire reel sheet for various paper properties. This means less time will be required for statistical calculations. Feedback from analyzing the reel image would enable mill personnel to identify possible problems associated with the paper machine controls. In addition, trimming information can be derived from the reel image noting if any undesirable streaks are present in the sheet. The reel image display was developed as a graphical tool for the paper machine, as part of a mill-wide information and optimization system (MOPS). This paper presents a case study of using this display at the Alberta Newsprint Company (ANC) pulp and paper mill. The overall benefits of this display are demonstrated by using actual property profile data recorded from their paper machine.< <ETX xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">></ETX>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle