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Enregistrement W2914915552 · doi:10.12974/2311-8741.2018.06.4

Benchmarking Electro-Energetic Performance of Industrial Systems by using Novel Concept of Benchmarking Energy Factor (BEF)

2018· article· en· W2914915552 sur OpenAlexaffabout
M. Zeller, Laura Contasti, Constantin Pitis, Derek Henriques

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Engineering Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy Efficiency and Management
Établissements canadiensCanadian Standards AssociationBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingBenchmark (surveying)Efficient energy useComputer scienceProcess (computing)Reliability engineeringEnergy (signal processing)Environmental economicsProcess engineeringManufacturing engineeringRisk analysis (engineering)EngineeringBusinessStatisticsElectrical engineeringMathematicsEconomicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electro-energetic efficiencies of Industrial Systems and Processes (IS&P) are currently monitored by using different types of Energy Performance Indicators (EnPI). The EnPI represents a ratio between energy spent [kWh] per unit of product, area, volume, or other quantity directly related to production. The EnPI 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 the ethical and legal issues impeding disclosure of proprietary information. On the other hand, 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 use of unitless indicator i.e. Benchmark Energy Factor (BEF) overcomes the current barriers. The paper proposes a new concept of using Mathematical Model Benchmarking (MMB) and Benchmarking Energy Factor (BEF). The concept enables a new approach towards energy efficiency in industrial and commercial sector and help level the playing field for energy management. The use of Basics of engineering and the laws of physics indicate that only wasted energy, namely Energy at Risk (E@R) values can be controlled. The waste energy (E@R) variation is embedded in unitless Benchmarking Energy Factor (BEF). Proposed method makes possible to determine accurately the (E@R) under variable material and environmental conditions making possible to manage the energy losses and eliminating the tedious process of normalization. The benchmark rating is then solely based on how close the true energy consumption within an industrial process gets to the ideal state. Once E@R is known, it will be logical proceeding with benchmarking plants, industrial systems and commercial buildings assessing their capability of managing Energy at Risk by focusing on in-situ testing. The paper presents the basics of MMB and basic use of BEF applied to standards accompanied by the case studies inspired from real life (industrial refrigeration and mining industries). The MMB concept can be used by any IS&P owner enabling easy implementation of ISO 50001. The unitless BEF indicator enables a reliable and credible rating system model describing electro-energetic efficiency of any IS&P and can be used by Utilities (for their DSM programs), Natural Resources Canada (NRCAN) or U.S. Department of Energy - Energy-Star Certification for Plants Program as an alternative to the existent benchmarking practice. Canadian Standard Association, Canadian Utilities and NRCAN is currently preparing Guideline Standards of benchmarking industrial and commercial systems and processes by using the novel BEF concept.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2018
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