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Enregistrement W2952008697 · doi:10.1109/citcon.2019.8729110

Arc Flash – IEEE 1584-2018, NFPA 70E 2018, & OSHA Final Rule Highlights and Arc Flash Mitigation Technologies

2019· article· en· W2952008697 sur OpenAlexaboutno aff
P.E. Samy Faried, Wolfgang Hakelberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical Fault Detection and Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArc flashSwitchgearHazardEngineeringArc (geometry)Forensic engineeringReliability engineeringFlash (photography)Fault (geology)Risk analysis (engineering)Electrical engineeringMechanical engineeringBusinessVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to NFPA 70E, arc flash incidents occur five to ten times each day. The occurrence of an arc flash is the most serious fault within a power system. The destructive impacts of an arc flash event can lead to severe injuries of operating personnel, costly damage of the switchgear, and to long outages of the system. Active arc elimination systems can mitigate the above-named consequences. They extinguish an internal arc by redirecting the uncontrolled energy release into a defined and controlled bolted connection of all 3 phases to earth potential. Arc elimination devices are designed to detect and quench a of protection for personnel and equipment. This paper encompasses the highlights of OSHA's Final Rule (forecasted to save 20 lives annually) that became a law in July, 2014 and a general overview of different arc flash protection devices available on the market. The Final Rule introduced new language, methods of calculations, and deadlines. Also included are the highlights of the changes in IEEE 1584-2018 which is the Guide for Performing Arc-Flash Hazard Calculations and NFPA 70E 2018 which is Standard for Electrical Safety in the Workplace. A portion of this paper was presented at IEEE PCIC Technical Conference in 2017 at Calgary, Alberta.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,010

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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