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Enregistrement W4387779566 · doi:10.4028/p-mdniz9

IWAYS - Recycling of Heat, Water and Material across Multiple Sectors: Ceramic, Chemical and Steel Industry

2023· article· en· W4387779566 sur OpenAlexfundno aff
Luca Montorsi, Matteo Venturelli, Bertrand Delpech, Hussam Jouhara

Notice bibliographique

RevueAdvances in science and technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesExecutive Agency for Small and Medium-sized EnterprisesHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Technical University of AthensNational and Kapodistrian University of AthensEuropean CommissionUniversità Degli Studi di Modena e Reggio EmilaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésWaste managementRaw materialEnergy consumptionCeramicFlue gasEnvironmental scienceEfficient energy useIndustrial wasteTileProcess engineeringMaterials scienceEngineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the framework of the iWAYS project, a synergy between energy and water reclamation and exploitation is addressed by means of the development and the installation of a wide array of technologies in three different industrial sectors: ceramic tile manufacturing, aluminium fluoride production and steel tubes manufacturer. The aim of the project is the creation of customized and integrated systems to achieve a substantial reduction in the thermal waste and in the freshwater consumption; this is the principal challenge the iWAYS project is solving by developing a set of technologies capable of recovering water and energy from challenging exhaust streams for productive use in the industrial processes. iWAYS systems will then treat steam condensate to meet the water quality requirements of each industrial process, while the recovered heat will be used to reduce primary energy consumption. iWAYS will recover additional materials from flue gas such as valuable acids or particulates, improving the production’s raw material efficiency and reducing detrimental emissions to the environment. The iWAYS technology will provide a reduction in the freshwater consumption greater that the 30% in each industrial case; with regards to the energy recovery, iWAYS will recover 6 GWh/y in the ceramic sector, more than 5 GWh/y in the chemical scenario and approximately 1 GWh/y in the steel sector. The iWAYS solution will have a payback lower than 5 years.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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