Perhitungan Beban Refrigerasi Terhadap Hasil Tangkapan Pada Km. Harapan Sri Jaya Juwana, Pati, Jawa Tengah
Notice bibliographique
Résumé
Beban refrigerasi pada ruang pembekuan dan ruang palkah di KM. Harapan Sri Jaya terdiri dari beban produk dan beban non produk. Pada ruang pembekuan, beban kalor yang harus ditanggung berasal dari beban produk, beban infiltrasi dan beban transmisi. Pada ruang palkah beban kalor yang harus ditanggung berasal dari beban infiltrasi, beban transmisi dan beban internal. Beban keseluruhan yang harus ditanggung oleh ruang pembekuan dan ruang palkah adalah penjumlahan dari beban di ruang pembekuan dan ruang palkah. Besarnya beban tersebut adalah 56 kW. Faktor keamanan dalam perhitungan beban kalor adalah sebesar 15% sehingga besarnya beban kalor yang ada di ruang pembekuan dan ruang palkah adalah sebesar 56 kW + ( 15 % x 8,92 kW ) = 56 kW + 8,92 kW = 68.4 kW. Diketahui total beban kalor refrigerasi adalah sebesar 68,4 kW dan daya kompresor yang penulis ketahui pada spesifikasi yaitu 29,84 kW jika 3 kompresor dinyalakan secara bersamaan maka akan menghasilkan daya (29,84 kW x 3 = 89,52 kW). Dengan demikian dapat diketahui masing – masing kompresor menerima beban kalor sebesar 22,84 kW dimana (68,4 kW : 3 kompresor = 22,84 kW). Maka persentase dari perbandingan beban kalor refrigerasi terhadap daya motor penggerak kompresor adalah 76 %.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,015 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».