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Enregistrement W7056936028

Gestion Opérationnelle des activités de production de bois d'œuvre en intégrant la consommation énergétique

2023· other· fr· W7056936028 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecantationContext (archaeology)LienRelations of production
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'industrie forestière, comme toute autre industrie manufacturière, est en recherche et révision permanente de ses systèmes et outils de planification afin de suivre la vision de l'industrie 4.0. Malgré les résultats importants obtenus dans ce sens dans le cas des scieries, l'établissement du lien entre ces outils et les préoccupations environnementales et d'économie d'énergie est encore faible. Ce mémoire propose un outil d'aide à la décision pour planifier la production dans une scierie typique de la province de Québec, Canada, visant à participer au programme de gestion de la demande en puissance (GDP) offert par Hydro-Québec. À cette fin, une revue de la littérature a été réalisée afin d'établir un état de l'art sur les systèmes de gestion de l'énergie industrielle, la gestion de la demande en puissance et les modèles de planification existants de l'industrie du bois d'œuvre. Ensuite, des données énergétiques et des plans de production réels ont été collectés. Une analyse statistique de ces données a été effectuée, afin de comprendre le comportement du cas étudié et de générer des données d'entrée pour l'outil de planification. Une modélisation mathématique pour panifier la production de produits en contexte de GDP tout en minimisant les coûts d'arriérage à l'unité de finition a dès lors été réalisée, ce quia permis de démontrer que la participation au programme d'Hydro-Québec est possible pour la scierie à l'étude, même avec des quantités limitées en arriérage. Le lien entre l'évolution de l'inventaire et les évènements GDP suggère que l'inventaire sert comme barrière préventive et protectrice lors de la participation à un programme de GDP. De plus, le délestage total a été démontré dans deux scénarios à savoir les événements GDP de 16 heures en ajoutant 1,5 heures supplémentaire au calendrier de production hebdomadaire ainsi que les événements GDP de 30 heures avec un ajout de 1,5 heures au calendrier de production hebdomadaire. En somme, l'étude a généré, pour une scierie québécoise typique, un outil d'aide à la décision à mettre en place afin de participer au programme de gestion de puissance d'Hydro-Québec. Cet outil permet une planification opérationnelle de l'industrie du bois d'œuvre intégrant la facette énergétique. La démarche utilisée est décrite, révélant une méthodologie prospective qui pourrait être répliquée dans d'autres domaines dans le cadre de futures études.

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 enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,840

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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