IoT-based Automatic LPG Refilling and Leakage Detection System
Notice bibliographique
Résumé
Liquefied Petroleum Gas is commonly called LPG. LPG became an unavoidable one in day-to-day life. The enormous applications include domestic applications like heating and cooking purposes and industrial applications like vehicle propellant and refrigerant. Misuse of LPG will lead to the heavy disaster including life and property. The leakage of gases will produce enormous damage to human life and property. Identification of leakage is difficult because the gases are not visible to human eyes. To ease the identification of gas leakage and to take precautionary measures, a system is designed. This system will automatically sense the gas leakage and alert the user using the LCD available. Additional safety measures like automatic electricity cut-off and opening of the exit doors are available in the proposed system. The system also monitors the room temperature and the status of the temperature parameter can be seen on the LCD. The automatic cylinder refilling alerts LPG, Temperature, Sensors, Processors, GSM, AWS server system in the proposed method eases the user. The cylinder weight is calculated using the load cell and it is continuously monitored. When the weight is reduced below the pre-defined level, an alert message will be given to the user and a message to the refilling unit. A web page is developed and the user can log in using the username and password. The web page provides the current status of temperature, gas, and load cell value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».