Evaluation of energetic efficiency of the industrial systems by using benchmark energy factor
Notice bibliographique
Résumé
The electro-energetic efficiency of Industrial Systems and Processes (IS&P) is currently monitored by using different types of Energy Performance Indicators (EPI). The EPI represents a ratio between energy spent [kWh] per unit of product, area, volume, or other quantity directly related to production. The EPI values are supposed to be collected in a centralized data system enabling benchmarking activity at national level. One of the major barriers for this process is related to ethical and legal issues impeding disclosure of proprietary information. The tedious normalization process due mainly to volatile and un-reliable reference value is another major barrier for benchmarking process. As a result the accuracy of benchmarking IS&P represents always a challenge for governments and for corporations implementing ISO 50001. The paper proposes a new concept of using of Mathematical Model Benchmarking (MMB). The unitless indicator i.e. Benchmark Energy Factor (BEF) overcomes the current barriers. The paper presents the basics of MMB and basic use of BEF for a case study inspired from real life. The MMB concept can be used by any IS&P owner enabling easy implementation of ISO 50001. BEF indicator enables a reliable rating system model describing energetic efficiency of any IS&P and can be used by Utilities (for their DSM programs), NRCAN or U.S. Department of Energy - Energy-Star Certification for Plants Program replacing existent inefficient benchmarking practice. Canadian Standard Association is currently preparing Guidelines of benchmarking specific IS&P by using MMB concept.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».