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Enregistrement W2910913198 · doi:10.3166/i2m.17.605-623

Energy harvesting for IoT road monitoring systems

2018· article· fr· W2910913198 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet of ThingsEnergy harvestingComputer scienceEnergy (signal processing)Environmental scienceTransport engineeringArchitectural engineeringEngineeringEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internet of Things (IoT) solutions guarantee the high performance requested by users and authorities in terms of efficiency, sustainability, connectivity, and durability for modern transportation infrastructures, allowing, at the same time, small size, low power consumption, wireless transmission and easily deployable solutions.IoT monitoring systems powered through Energy Harvesting Technologies (EHTs) are often indicated as the most efficient solutions to address these requests because of several advantages (e.g., remote management simplification, independence from electricity grid).In this paper, the most used EHTs in the field of road infrastructures were analyzed and, among them, a photovoltaic standalone system (PVSS) was selected and considered as the power supply unit of an electronic structural health monitoring (SHM) system.In particular, a network of sensor units (SUs), wirelessly connected to one central unit (CU), acting as an innovative road pavement monitoring system solution was taken in account as benchmark.Consequently, the objective of this study is to draw guidelines for the designer that can establish the proper sizing of the PVSS, based on the energy consumption of the SHM system, according to multiple factors, such as typology and number of sensors, frequency of measurements, duty cycle, and days of autonomy. RÉSUMÉ. Les solutions d'Internet des objets (IdO) garantissent la haute performance demandée par les utilisateurs et les autorités en termes d'efficacité, de durabilité, de connectivité et de durabilité pour les infrastructures de transport modernes, permettant à la fois une petite dimension, une faible consommation d'énergie, une transmission sans fil et des solutions faciles à dé ployer. Les systèmes de surveillance d'IdO alimentés par les technologies de récolte d'énergie (EHTs, le sigle de « Energy Harvesting Technologies » en anglais) sont souvent indiqué s comme les solutions les plus efficaces pour ré pondre à ces demandes en raison de plusieurs avantages (par exemple, la simplification de la gestion à distance, l'indé pendance du ré seau é lectrique). Dans cet article, les EHTs les plus souvent utilisé es dans le domaine des infrastructures routiè res ont é té analysé s et, parmi eux, un systè me photovoltaï que autonome (PVSS, le sigle606 I2M.Volume 17 -n° 4/2018 de « photovoltaic standalone system » en anglais) a é té sé lectionné et considé ré comme l'unité d'alimentation é lectrique d'un systè me é lectronique de contrôle de santé inté gré (CSI).En particulier, un ré seau d'unité s de capteurs (SU, le sigle de « sensor unit » en anglais) connecté sans fil à une unité centrale (CU, le sigle de « central unit » en anglais) qui fonctionne en tant que solution des systè mes de surveillance des chaussé es routiè res innovantes a été pris en compte comme standard.Par conséquent, l'objectif de cette étude est d'élaborer des lignes directrices pour le concepteur en eux permettant d'établir le bon dimensionnement du PVSS, en fonction de la consommation d'énergie du système de CSI anisi que des multiples facteurs, tels que la typologie et le nombre de capteurs, la fré quence des mesures., cycle de travail et jours d'autonomie.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,252 · 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