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Enregistrement W4385246423 · doi:10.1109/pcic42668.2022.10181302

IEEE 1349-2021 - Electric Machines in Hazardous Locations - Worldwide Applications

2022· article· en· W4385246423 sur OpenAlexaboutno aff
L. Padden, P.S. Hamer, Bill Lockley, Bharat Mistry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardous wasteComputer scienceAutomotive engineeringElectrical engineeringReliability engineeringEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IEEE Std 1349-2021™ [1] “Guide for the Application of Electric Machines in Zone 2 and Class I, Division 2 Hazardous (Classified) Locations,” the third edition, has been updated for the 2020 National Electrical Code, NEC [2] and guidance has been added for the 2021 Canadian Electrical Code, CE Code [3]. The Guide has been expanded to harmonize internationally and updated for IEEE Std 841 [4] for TEFC motors and IEEE P303 [5] for auxiliary devices. Some elements from the IEC - International Electrotechnical Commission - Increased Safety standard was included. Precautions against excessive surface temperatures and sparking are covered. To mitigate hot surface temperatures and sparking, this document provides guidance for selecting, operating, and maintaining motors where flammable gases and vapors may occasionally be present.This paper provides an overview with highlights of key elements, discusses worldwide applications, includes new space heater tests and applications, and describes a new test method to determine the permanent magnet (PM) motor rotor temperature. It also details machine temperature test information along with adjustable speed drive (ASD) test configurations and provides an overview of discharge energy calculations due to common-mode voltage (CMV) for ASD applications with a link to the new IEEE 1349 Discharge Energy Calculator [6].

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,310 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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