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Enregistrement W2916569676 · doi:10.3390/en12050811

Designing a Large-Scale Lake Cooling System for an Ultra-Deep Mine: A Canadian Case Study

2019· article· en· W2916569676 sur OpenAlexaffabout
Ali Fahrettin Kuyuk, Seyed Ali Ghoreishi‐Madiseh, Agus P. Sasmito, Ferri Hassani

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologyMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon footprintMining engineeringUnderground mining (soft rock)ExploitFootprintEnvironmental scienceEngineeringGreenhouse gasGeologyCoal miningWaste managementComputer scienceCoal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subsurface mining operations are continuously getting deeper and more complex due to depletion of shallow deposits. This fact inevitably brings more expensive, high-tech oriented and most importantly energy intensive subsurface mining operations to come alive. Accordingly, while big mining companies are developing sensible extraction methods to exploit orebodies located at great depths, they are also seeking to cut down their costs and carbon footprint. A large percentage of the energy needed by a subsurface mine is due to the mine ventilation and air conditioning reasons. In fact, for mines deeper than 2 km, mine air conditioning becomes a must. Yet, as there are not many alternatives developed, most of the modern mines are subjected to deploy tens of megawatts worth of cooling plants using massive refrigeration units. This does not only create a large financial burden during the project stage but also results in heavy energy demands during the operation. This paper aims to investigate a natural, alternative deep-mine lake cooling system by providing a detailed ‘front-end-loading’ design conducted for a real-life, Canadian example.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,813

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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