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Enregistrement W4407920544 · doi:10.18280/jesa.580114

Automation of Filter Press Drive Control for Enhanced Palm Oil Extraction

2025· article· fr· W4407920544 sur OpenAlexvenueno aff
Alexis Cordovés García, Agustín Moreira Orellana, Alexis Cordovés Rodríguez, Ricardo Lorenzo Ávila Rondón, Leandro L. Lorente-Leyva

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Automation and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalm oilAutomationExtraction (chemistry)Filter (signal processing)Control (management)Automatic controlPalmEngineeringControl engineeringComputer scienceProcess engineeringPulp and paper industryEnvironmental scienceArtificial intelligenceChemistryChromatographyMechanical engineeringElectrical engineeringAgricultural sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study focuses on the automation of the drive system of a filter press in palm oil extraction plants, with the aim of optimizing operational efficiency, reducing manual intervention and improving process accuracy.The proposal replaces the manual drive with a motorized system controlled by a Programmable Logic Controller (PLC).A Siemens motor-reducer, model Z79-LE112MC4P-G040M-PN, was used, which guarantees a torque of 777.75 Nm and an output speed of 40 rpm, sufficient to efficiently tighten and release the filter press.The system control was implemented by a Siemens LOGO 230RC PLC, complemented by an AM2 analog expansion module to interpret strain gauge signals.These signals determine the exact moment to stop the motor-reducer once the programmed tightening force is reached.Programming was done in Ladder language using LOGOCONFORT software.The integration of these components improves system consistency and reliability, standardising processing times and reducing physical effort.The results highlight an increase in productivity and operational safety, aligning with modernisation trends in the palm oil industry.This advance represents a significant step towards greater sustainability and competitiveness of the sector.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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