Estimated Environmental Impact of AC Electric Machine Reconditioning and Rewinding
Notice bibliographique
Résumé
Electric machines are essential to activities that serve as cornerstones to our economy, such as the petroleum, chemical, mining, steel, pulp and paper, aggregate and cement and power generation industries. Electric motors serve as the prime movers for applications such as generators, pumps, fans, compressors, and extruders. Motors for these applications can range immensely in size and capacity from fractional to 250 HP, in low-voltage NEMA frame motors to many thousands of horsepower in medium-and high-voltage induction and synchronous motors manufactured in Above-NEMA frame sizes.In service motors and generators require routine maintenance and reconditioning every three to seven years depending on the operating environment to extend their useful service life. When motors fail prematurely for either mechanical or electrical reasons, they must either be replaced, or undergo extensive repairs, generally through reconditioning and/or rewinding. Repair of industrial motors can result in meaningful environmental benefits via two main impact pathways: recovery of active material (primarily steel, copper, and aluminum), thereby reducing the need for mining and manufacturing of virgin materials; and efficiency gains in cases where motors are rewound with additional copper content beyond OEM (Original Equipment Manufacturer) specifications along with improved thermal transfer characteristics. In this study, the authors conducted an analysis of the environmental impact associated with 18 365 motor repairs, including emissions of carbon dioxide (measured as metric tons of CO2) potentially avoided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».