MosaHYc ou la conversion d’un réseau de transport du méthane au transport de l’hydrogène pur
Bibliographic record
Abstract
La décarbonation de l’industrie et de la mobilité est au cœur des enjeux de territoires comme celui du Warndt Naborien. Celle-ci nécessite un changement d’échelle à la hauteur d’ambitions visant à accélérer et à rendre plus compétitives les alternatives aux énergies fossiles. La « Grande Region Hydrogen » est une « vallée hydrogène » se situant entre la France et l’Allemagne et où se concentrent plusieurs projets portant sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’hydrogène. Le projet MosaHYc constitue le chaînon « Transport d’hydrogène » ; ce démonstrateur à l’échelle industrielle de la conversion d’une canalisation de transport de gaz naturel au transport de l’hydrogène nécessite de travailler sur les quatre points suivants : l’évolution de l’intégrité des aciers utilisés ; la conformité des équipements (vannes, détendeurs…) ; l’adaptation des équipements dédiés à la qualité et au comptage ; la définition et la mise en œuvre des mesures de sécurité industrielle. GRTgaz veut se positionner comme un acteur de pointe dans ce domaine grâce au savoir-faire de son Research & Innovation Center for Energy et à son expertise dans la gestion d’infrastructures de transport du gaz.
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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".