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Enregistrement W2490820986 · doi:10.1080/14733315.2010.11683868

Casthouse Ventilation Design for the Production of Air-Cooled Aluminium Sows

2010· article· en· W2490820986 sur OpenAlexaffabout
Tom Plikas, Tony Cesta, Lowy Gunnewiek, Jean Vanasse

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ventilation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensAluminerie Alouette (Canada)Hatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAluminiumVentilation (architecture)Production (economics)Environmental scienceEngineeringMechanical engineeringMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Aluminerie Alouette Inc. (AAI) smelter in northern Quebec, Canada recently completed a major plant expansion that includes a new casthouse for the continuous production of low-profile, air-cooled aluminium sows. The radiation and convection heat release of 15 MW to the workplace from the aluminium metal solidification and cooling is significantly higher than that experienced in the traditional water-cooled casting process where the majority of the heat is removed by the cooling water. The design of the casthouse ventilation system presented many challenges for achieving acceptable workplace temperatures, and limiting worker exposure to heat stress and hydrogen fluoride (HF) gas for both summer and winter conditions. Computational Fluid Dynamics (CFD) modelling was used extensively to guide the design of the building ventilation system. The casthouse has been operating successfully since start-up in 2005. Field measurements verify that the CFD modelling closely predicts the workplace temperatures throughout the facility. The simple ventilation control strategy is fully automated and provides acceptable temperature levels in the casthouse. There are no periods throughout the year where it is excessively hot or cold. HF concentration levels are well below the threshold levels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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