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Enregistrement W2796776125 · doi:10.25105/jetri.v13i2.497

ANALISIS PENAMBAHAN LARUTAN BENTONIT DAN GARAM UNTUK MEMPERBAIKI TAHANAN PENTANAHAN ELEKTRODA PLAT BAJA DAN BATANG

2016· article· id· W2796776125 sur OpenAlexaff
Ishak Kasim, David Hana Hertog, Dean Corio

Notice bibliographique

RevueJETri Jurnal Ilmiah Teknik Elektro · 2016
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsOhmNuclear chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grounding system is required in order to protect a building or electronic equipment from damage caused by exposed lightning strikes. The maximum value of grounding resistance for a building is 5 ohm (PUIL 2000) and 3 ohm for electronic equipment (PT Telkom, 1994). A good grounding system is achiered by minimizing the value of the grounding resistance and it is done by giving an additives solution to the ground. The additive solution in this research is the mixture of bentonite and salt solution. After the additive solution was given, it shows the grounding resistance decrease to less then 1 ohm.Sistem pentanahan diperlukan untuk mengamankan suatu gedung atau peralatan elektronik yang ada di dalamnya agar tidak mengalami kerusakan akibat terkena sambaran petir. Nilai tahanan pentanahan maksimum untuk sebuah gedung adalah 5 ohm (PUIL 2000) dan 3 ohm untuk peralatan (PT Telkom, 1994). Perlu dilakukan perencanaan sistem pentanahan yang baik untuk memperkecil nilai tahanan pentanahan yang dapat dilakukan dengan penambahan zat aditif pada tanah. Pada penelitian ini zat aditif berupa larutan garam dan larutan bentonit. Pengukuran yang dilakukan setelah penambahan larutan garam dan bentonit menunjukan penurunan nilai tahanan pentanahan menjadi lebih kecil dari 1 ohm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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