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Enregistrement W3196403701 · doi:10.1515/npprj-2021-0048

Visualization of multiscale ring formation in a rotary kiln

2021· article· en· W3196403701 sur OpenAlexaff
Lee D. Rippon, Barry Hirtz, Carl Sheehan, Travis Reinheimer, Philip D. Loewen, R. Bhushan Gopaluni

Notice bibliographique

RevueNordic Pulp & Paper Research Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensCanfor Pulp Products (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKilnVisualizationRotary kilnComputer scienceProcess engineeringManufacturing engineeringEngineeringWaste managementData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rotary kilns are large-scale unit operations that are critical to many industrial processes such as cement production, pyrometallurgy, and kraft pulping. As expensive, energy-intensive units, it is imperative from both an economic and environmental perspective to ensure efficient operation of the rotary kiln. To provide additional insights for operation and maintenance, rotary kilns are increasingly outfitted with more advanced sensing technology. Leveraging this supplementary data requires strategies and active efforts towards storage, processing, and visualization. In this work we provide a visualization strategy for industrial thermal camera data that is measured along the shell profile of a rotary lime kiln. The proposed strategy assists specifically with the visualization of ring formation at different timescales, but it also serves more generally as a useful tool for operations management. This paper describes the visualization strategy, provides a demonstration with industrial data, and offers open-source resources for interested users to implement it themselves.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,345 · 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.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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