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Enregistrement W4285314748 · doi:10.34031/es.2021.1.007

Research of the problems of heat recovery of sewerage flows in residential buildings

2021· article· en· W4285314748 sur OpenAlexfundno aff
Dmitriy Vladimirovich Vybornov, Zlata Udovichenko, Н. А. Долгов

Notice bibliographique

RevueEnergy Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésWork (physics)Environmental scienceWastewaterSewerageProcess (computing)EffluentEnvironmental economicsProcess engineeringComputer scienceEnvironmental engineeringEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Household activities of people and industrial technological processes generate a colossal amount of energy, which is often dumped into water bodies, sometimes without a proper cleaning and cooling process. Subsequently, pollution of various kinds of substances and suspended particles occurs, in parallel with uncontrolled thermal emissions, which leads to a serious disruption of the ecosystem of natural objects. Using the thermal potential of wastewater is, to some extent, a rational solution, both for improving the ecological situation and for some economic benefit. Since industrial effluents should be considered in relation to each, separately taken, particular case, due to the variability of the chemical composition, thermal potential and the possible degree of utilization, the issue of utilizing the heat of domestic wastewater deserves special attention. The plant variants offered on the market provide specialized equipment with already completed components, and the wide variety of assortments makes it somewhat difficult to find the most efficient scheme. In order to find a balanced solution between cost and performance, it becomes necessary to research each individual work component. Thanks to this, it is possible to find out which designs are most acceptable for specific initial parameters of the primary coolant, in particular, domestic wastewater

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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