Energy harvesting for IoT road monitoring systems
Notice bibliographique
Résumé
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 sigle 606 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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».