MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402788511 · doi:10.1002/cjce.25497

Identifying design criteria for implementing inherent safety in chemical process industries part 2: Design mechanism

2024· article· en· W4402788511 sur OpenAlexvenueno aff
Zafirah Zakaria, Kamarizan Kidam, Mimi H. Hassim

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanism (biology)Process (computing)Process managementProcess designProcess safetyComputer scienceManufacturing engineeringEngineeringSystems engineeringRisk analysis (engineering)BusinessWork in processOperations managementProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inherent safety concepts are common knowledge today, but accidents with similar characteristics do recur. Research on accident causes found that design errors, especially equipment failure, contribute the highest percentage of accidents. The development of inherent safety tools has been increasing at a positive pace, but only a small number of these tools are applicable to equipment design. Ample amounts of inherent safety tools are only suitable to be used at the early design stage. This amplifies the fact that inherent safety tools are still conceptual (e.g., change process routes, change safer materials). This is in contrast to the circumstances, where tools are expected to reinforce the inherent safety of equipment. The objective of this research is to identify design mechanism that can help trigger design thinking for implementation of inherent safety in the chemical process industry. To identify such a design mechanism, 526 cases were collected, and knowledge of the mechanism was extracted from design changes and presented in this research paper. The mechanisms were classified according to equipment and inherent safety keywords. The significant design mechanisms from the overall summation were listed (turbulence, change heat transfer fluid, continuous removal, large surface area, corrosion resistance, seamless joint, thin film, dividing wall, on demand, and double wall).

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetRisk and Safety AnalysisTravaux en français237 207