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Enregistrement W7033072852

Potentiel d'utilisation de l'énergie éolienne pour les mines du Grand Nord canadien

2018· other· fr· W7033072852 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCost analysisProduction system (computer science)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les coûts de production d'électricité élevés ainsi que la présence de forts vents pour le Grand Nord canadien créent un contexte favorable à l'implantation du jumelage éoliendiésel pour les réseaux autonomes.Situé sur le site de la mine Raglan, la première éolienne industrielle du Nunavik a produit un total de 8,3 millions de kWh à sa première année d'utilisation.Pour les années à venir, elle devrait atteindre son objectif de production de 9,4 millions de kWh, permettant une économie de carburant de 2,4 millions de litres.En fonction de ces performances, un taux de rendement interne après impôt de 22,4% est calculé pour le projet éolien.Basé sur ces résultats, les logiciels Homer Pro et RETScreen 4 sont utilisés pour calculer les performances techniques et économiques de l'ajout d'éoliennes et de systèmes de stockage d'énergie au réseau actuel de la mine.Il est calculé que chaque éolienne additionnelle diminue la rentabilité du projet, son taux d'intégration étant inférieur.Le stockage d'énergie électrique par une roue inertielle et par une batterie lithium-ion est, en présence de 2 ou 3 éoliennes, des options économiques viables lorsque leur puissance nominale est inférieure à 20% de la puissance nominale des éoliennes.Pour sa part, le stockage d'énergie par une boucle d'hydrogène s'avère une alternative plus coûteuse.Considéré comme une alternative à l'utilisation de systèmes de stockage d'énergie comme réserve opérationnelle, un générateur pouvant fonctionner à faible taux de charge permettrait des économies de carburant plus importantes que les systèmes de stockage d'énergie.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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