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Record W7001024128

Identification, modélisation et réduction du bruit des systèmes surpresseurs fixes et mobiles

2002· article· fr· W7001024128 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBruitNoise (video)Noise pollution
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il existe deux grands types de systèmes surpresseurs : les systèmes surpresseurs fixes et les systèmes surpresseurs embarqués sur une plate-forme de camion. Ces systèmes surpresseurs posent une problématique au niveau santé et sécurité au travail. La mise en évidence du problème du bruit des systèmes surpresseurs embarqués est venue de la direction de l’entreprise "Breton Transport" qui utilise ce type de matériel sur leurs camions pour le transport de la chaux. Le surpresseur à air utilisé sur ces équipements génère des niveaux de bruit importants auxquels sont exposés les travailleurs lors du chargement et du déchargement des camions. Le problème n’est pas spécifique à cette seule compagnie puisque ces systèmes sont largement utilisés par, entre autres, les municipalités qui nous ont déjà fait part de ce problème de bruit par le passé. Le nombre de personnes touchées directement par le problème est donc très important et se situe dans de nombreux secteurs d’activités au Québec (transport, service public, agro-alimentaire, écurage des égouts, protection civile, dépoussiérage, aspiration de matières dangereuses, …). C’est un cas typique où un problème de pollution (par le bruit) a été créé pour en régler un autre. Ces équipements sont aussi appelés « soufflantes », ou « blowers », ou « vacuums », ou « pompes à déplacement positif »,… suivant le type de procédé ou de secteur d’activité. Des mesures de niveaux de pression acoustique ont montré que les systèmes surpresseurs génèrent des niveaux de bruit de 91 à 105 dB(A) à trois mètres, ce qui situe les systèmes surpresseurs dans la catégorie des équipements très bruyants. Les objectifs principaux de ce projet de 30 mois sont les suivants :Caractériser et hiérarchiser les sources de bruits présentes sur un système surpresseur. Développer un code de prédiction numérique qui puisse permettre de prendre en compte les matériaux poro-élastiques. Développer un outil hybride mesure-simulation numérique qui permette de quantifier la puissance rayonnée par les parties structurales du système surpresseur, sans être perturbé par les autres sources de bruits (bruit de bouches, aéraulique…). Concevoir, en partenariat avec l'industriel Hibon Inc. des systèmes surpresseurs fixes et embarqués à bruit réduit.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.513
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2002
Admission routes1
Has abstractyes

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