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Enregistrement W2560210983 · doi:10.1115/detc2016-59965

Energy Symbioses in Eco-Industrial Parks: Models and Perspectives

2016· article· en· W2560210983 sur OpenAlexaff
Hamid Afshari, Romain Farel, Jean-Paul Gourlia, Qingjin Peng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Industrial Ecology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndustrial symbiosisComputer scienceEnergy (signal processing)Biochemical engineeringEnvironmental economicsIndustrial engineeringEcologyEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design and implementation of Eco-Industrial Parks (EIPs) is a practical and scientific solution to achieve sustainable industries. Specifically, energy exchange networks can significantly contribute to the pollution reduction by recovering and sharing wasted heat generated in industrial processes. Despite this perceived fact, the existing research seems mainly looking for one to one relation and lacks in methods for modeling and optimizing multi-synergy symbioses that is essential for EIPs. This paper reviews main concepts in designing industrial symbioses and proposes an optimization model to exchange the residual energy between individual industries in an EIP. Using mathematical programming, the model decides the best set of connections between energy suppliers and users to minimize the total cost and maximize energy symbioses. The presented models analyze perspectives to potential symbioses for individual industries and EIP managers. A detailed discussion clarifies how these perspectives can affect the optimized symbioses. The model is validated using anonymized data of a real case. The result shows that various perspectives to the model provide different energy network topographies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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