ÐомпаÑаÑивний аналÑз еÑекÑивноÑÑÑ Ð²Ð¸ÐºÐ¾ÑиÑÑÐ°Ð½Ð½Ñ Ð³Ð°Ð·Ð¾ÑÑÑбÑнного Ñа елекÑÑиÑного пÑиводÑв газопеÑекаÑÑвалÑÐ½Ð¸Ñ Ð°Ð³ÑегаÑÑв компÑеÑоÑÐ½Ð¸Ñ ÑÑанÑÑй магÑÑÑÑалÑÐ½Ð¸Ñ Ð³Ð°Ð·Ð¾Ð¿ÑоводÑв
Notice bibliographique
Résumé
Ukraine being the fifth country in the world by the total length of pipelines after the USA, Russia, Canada and\nChina (gas â 33.327 thousand km, oil â 4.514 thousand km, petroleum products â 4.211 thousand km), is supposed\nto get significant positive economical results and geopolitical dividends from efficient usage of this resource.\nHowever, a number of different factors even the potential of the efficient usage of Ukrainian pipelines. For example,\ngas transportation through the territory of Ukraine is provided by more than 750 gas-compressor units with overall\npower of 5.56 million kilowatts, while nearly 82.5% of these units are equipped with gas-turbine engines. More than\n70% of these units actually are worn out and should be changed urgently. Inefficient consumption of fuel gas by\nout-of-date and physically worn out gas-compressor units causes. The resources of over 70% of the units have been\nexhausted and thus the units have to be replaced, as well as the ineffective usage of power gas by dated and physically\nworn-out units causes the growth of expenses of power gas for the technological needs of the gas-transport\nsystem and leads to unjustified financial expenses. That is why the problem of decreasing the power intensity of Ukrainian gas-transport system becomes a high priority task for the process of reconstruction and modernization of\nUkrainian compressor stations.\nThe article analyses the main pros and cons of using gas turbine and electric drives on compressor stations\nof gas-main pipelines, proposes the methods and shows the results of calculations of financial expenses on the\nrealization of various conditions and rates of gas transportation while using gas turbine and electric drives and\nintroduces the notion of the âcoefficient of energy efficiencyâ of drive usage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».