Energy Use, Energy Savings and Environmental Analysis of Industrial
Notice bibliographique
Résumé
In this paper energy use , energy and bill savings, emission reduction and pay period using high efficient motor, variable speed drive by modulating speed of boiler and compressor has been estimated using energy audit data.It has been found that 68,923 MWh, 132,922 MWh, 78,769 MWh and 49,230 MWh of energy can be saved for 40%, 60%, 80% and 100% motor loadings, respectively for 20% speed reduction in the boiler system.Corresponding bill savings for the aforementioned energy savings have been found to be US$ 4,411,052, US$ 8,507,028, US$ 5,041,202, and US$ 43,150,751 for 40%, 60%, 80% and 100% motor loadings, respectively for 20% speed reduction in the boiler system.Energy savings and bill savings resulting from the use of high-efficiency motor in air compressor are 6703 MWh, 8251 MWh, and 10571 MWh, total energy, can be saved for 50%, 75%, and 100%, motor loadings, respectively.Similarly, bill savings for the preceding amounts of energy savings are US$ 428,984, US$ 528,042 and US$ 676,538, respectively.It is also clear that the use of high efficiency motor and VSDs leads to substantial energy savings and an enormous reduction in emissions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».