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Enregistrement W4399146291 · doi:10.1109/tia.2024.3406647

Safety Through Switching Speed

2024· article· en· W4399146291 sur OpenAlexaff
John Kay, Philip Allen, Eric Norton

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensRockwell Automation (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper expands on the relationship between fault interrupting speed versus incident energy. It will provide some details about the world's fastest low voltage (LV) circuit breaking technology. With ultra-fast and consistent clearing times, devices using this technology provide the fastest method of removing fault currents. This sequentially reduces fault incident energies to nearly non-existent levels. Adding this switching technology could be the next step in enhancing your safety program. This new and very rapidly growing technology is the LV Solid-State Circuit Breaker (SSCB). Using silicon carbide (SiC) semiconductor modules, and unique current sensing methodologies, furnishes the SSCB with the ability to provide extremely rapid, consistent, and arc-less switching. Since the interruption of the current is performed without any electro-mechanical contacts, these devices can provide an almost unlimited number of switching operations. While at the same time, release virtually no arc flash incident energy whilst also limiting the let-through current to the lowest level in industry. In this work, we will provide an overview of this new technology and how Petroleum and Chemical industry users can take advantage of eliminating almost all release of arc flash incident energy associated with traditional LV molded case circuit breakers (MCCB). And, at the same time, significantly reduce the electromechanical stress on the connected load while virtually eliminating the need for breaker maintenance providing a protection device with a much higher mean time between failures.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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