Quantitative thermographic diagnostics of electric motors for reducing energy demand
Notice bibliographique
Résumé
Excessive electrical demand leads to challenges in electrical supply and global climate change. Reductions of carbon dioxide emissions are necessary to mitigate the consequences of global climate change. Approximately thirty percent of the carbon dioxide comes from fossil fuels burned to generate electricity; therefore, the efficient use of electricity reduces carbon dioxide emissions. Estimates place electricity used by motors at 65%, so efficient use of motors is an opportunity to avoid carbon dioxide emissions. Traditionally motor efficiency is measured using a dynamometer and an electrical power meter; this is not practical in an industrial setting without process interruption. Therefore, a non-invasive technique for measuring in-situ motor operation is needed. Quantitative thermography is created and developed in this work as a non-invasive method to measure in-situ heat transfer coefficients and motor operation (load and efficiency). Inefficiencies, either based on motor load or equipment degradation, are identified by comparing the measured waste heat to the expected waste heat values. The method for quantitative thermography is validated in an electro-mechanical lab and applied in an industrial setting. The results of quantitative thermography in the laboratory indicate that accurate determination of efficiency of motors at loads over 60% and the identification of under loaded motors is possible. The results of quantitative thermography in industry show the accuracy of the efficiency is better than 2.5% based on the average variance of the heat transfer coefficient at 12.9%, which compares favourably to standard laboratory methods of measuring motor efficiency. The industrial trial shows the potential to reduce electrical demand of the motors, and their carbon footprint, by an average of 12%. Additionally, motor changes based on quantitative thermography have a positive net present value using a 20% required rate of return, medium risk, based on electrical savings and carbon dioxide avoidance. Extrapolating the results of this quantitative thermography industrial trial indicates that wide spread use of quantitative thermography has the potential to reduce world electrical demand by 8%, with a carbon dioxide equivalent avoidance of 470 Mt/y.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».