Calorific value prediction models of processed refuse derived fuel 3 using ultimate analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Various models have been developed to predict the calorific value of Biomass but only a few models exist to predict this measure for the urban waste like Refuse Derived Fuel (RDF). In this paper, new models are introduced to predict the calorific value of RDF, as more advanced studies are required to be conducted with a focus on a distinct group of RDFs for validating the robustness of the models in the existing literature. The calorific value based on ultimate (elemental) analysis considers the contents of C, H, N, S, and O elements in RDF. Using empirical and machine learning methods, the newly established models accurately predicted the calorific value of the samples provided by a local municipality situated in Edmonton, Alberta, Canada. Furthermore, these new models demonstrated a lower bias and average absolute error than the other twelve previously published models pertinent to RDF material. Based on the established workflow the ultimate analysis-based models gave a higher coefficient of determination (R2) value in the range 0.78 − 0.80, indicating that the developed model improves the prediction of calorific value for RDF. The newly developed machine-learning models showed better results than the empirical models developed in this study implying that complex correlations can be dealt effectively while predicting calorific values for RDF.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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