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Enregistrement W4389366763 · doi:10.1080/19236026.2023.2266351

CanmetMINING diesel and BEV field test series: MacLean Engineering diesel and battery electric cassette truck

2023· article· en· W4389366763 sur OpenAlexaffabout
Jerry Le, M. Levesque, E. Acuña-Duhart, E. Tomini, Ahmad Mohsenimanesh, Hajo Ribberink, Amanda Griffiths

Notice bibliographique

RevueCIM Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensDoug Bragg Enterprises (Canada)Natural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckAutomotive engineeringDiesel fuelBattery (electricity)Fuel efficiencyEnvironmental scienceDriving cycleFossil fuelInternal combustion engineEngineeringRange (aeronautics)Electric vehicleWaste managementPower (physics)Aerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of Canada’s goal of achieving net-zero emissions by 2050 and conditions in increasingly deeper mines, the trend in Canadian mines is to move away from conventional internal combustion engine vehicles and toward battery electric vehicles (BEVs). However, the limited driving range and the longer time required to recharge a battery than refuel a tank could reduce BEV availability and negatively affect production targets. Understanding the differences between these two technologies is critical when designing a new mine or transforming an existing fossil fuel-based fleet into an electric fleet. Thus, the primary objective of this study was to compare diesel cassette trucks (DCTs) and electric cassette trucks (ECTs) in terms of net fuel and energy consumption, respectively. MacLean Engineering heavy-duty DCTs and ECTs were field-tested at Vale’s North Mine surface ramp at 5 and 15 km/h and loaded with the same weight. The controlled 2.5-km test route comprised 10 sections of 0, 5, 10, and 20% uphill and downhill inclination grades. This paper compares DCT and ECT performance in terms of ability to maintain the target speed under different operational conditions and fuel and energy consumption. The energy captured through regenerative braking and charging information was also evaluated for the ECT. An energy to fuel ratio (kWh/L) was calculated for various operating conditions. Furthermore, the data were used in a hypothetical duty cycle to estimate DCT and ECT availability within a work shift.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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