DEVELOPMENT OF A STRATEGY FOR ENERGY EFFICIENCY IMPROVEMENT IN A KRAFT PROCESS BASED ON SYSTEMS INTERACTIONS ANALYSIS
Bibliographic record
Abstract
To my parents, my sister and my goddaughter Lucianales configurations et les conditions opératoires varient d'un procédé à l'autre, il est important de développer une stratégie d'implantation des mesures d'économie, générale et avantageuse pour différents cas.Pour le cas de base considéré, une stratégie qui correspond au plan de gestion de l'usine est choisie, elle comprend trois phases: l'élimination du combustible fossile, la production de puissance et la libération de vapeur.Une analyse comparative subséquente est réalisée afin de quantifier l'amélioration de l'efficacité du procédé suite à l'implantation des mesures d'économie d'énergie.Les indicateurs de performance sont recalculés.L'amélioration de l'efficacité du procédé grâce à l'application de la méthodologie unifiée permet d'économiser plus d'énergie par rapport aux techniques typiques appliquées individuellement.L'implantation des mesures proposées permet à l'usine d'économiser 5.6 GJ/adt (27% des besoins actuels) de vapeur, 32 m 3 /adt (34% des besoins actuels) d'eau, ainsi que de générer 44.5 MW d'électricité.Le résultat de l'application de la méthodologie unifiée est un procédé vert qui n'utilise pas de combustible fossile, consomme moins d'eau et de vapeur que la moyenne canadienne, et produit de l'électricité à partir de la biomasse.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".