Potentiel d'utilisation de l'énergie éolienne pour les mines du Grand Nord canadien
Bibliographic record
Abstract
Les coûts de production d'électricité élevés ainsi que la présence de forts vents pour le Grand Nord canadien créent un contexte favorable à l'implantation du jumelage éoliendiésel pour les réseaux autonomes.Situé sur le site de la mine Raglan, la première éolienne industrielle du Nunavik a produit un total de 8,3 millions de kWh à sa première année d'utilisation.Pour les années à venir, elle devrait atteindre son objectif de production de 9,4 millions de kWh, permettant une économie de carburant de 2,4 millions de litres.En fonction de ces performances, un taux de rendement interne après impôt de 22,4% est calculé pour le projet éolien.Basé sur ces résultats, les logiciels Homer Pro et RETScreen 4 sont utilisés pour calculer les performances techniques et économiques de l'ajout d'éoliennes et de systèmes de stockage d'énergie au réseau actuel de la mine.Il est calculé que chaque éolienne additionnelle diminue la rentabilité du projet, son taux d'intégration étant inférieur.Le stockage d'énergie électrique par une roue inertielle et par une batterie lithium-ion est, en présence de 2 ou 3 éoliennes, des options économiques viables lorsque leur puissance nominale est inférieure à 20% de la puissance nominale des éoliennes.Pour sa part, le stockage d'énergie par une boucle d'hydrogène s'avère une alternative plus coûteuse.Considéré comme une alternative à l'utilisation de systèmes de stockage d'énergie comme réserve opérationnelle, un générateur pouvant fonctionner à faible taux de charge permettrait des économies de carburant plus importantes que les systèmes de stockage d'énergie.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".