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Enregistrement W7008045130

Application of natural refrigerants in the industrial refrigeration and heat pumps in the future

2022· book-chapter· en· W7008045130 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefrigerantRefrigerationOzone layerMontreal ProtocolNatural (archaeology)Natural gasVapor-compression refrigeration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For more than 150 years natural refrigerants have been used in various industrial applications reaching temperatures from -273°C to more than 300°C and the level of the high temperature limit is difficult to estimate at the time of writing this paper.\nAmmonia, NH3, R-717 has been the preferred refrigerant for normal everyday industrial refrigeration in strong competition with hydrochlorofluorocarbon (HCFC) R-22.i\nIn other applications carbon dioxide, CO2, R-744 used to be one of the preferred working fluids in the early days of refrigeration. In the 1980’s it became apparent that chlorine, Cl, was destroying the ozone layer that protects all life on earth from the dangerous ultraviolet (UV) rays emitted by the sun. The discussion leading up to the Montreal Protocol elaborated on what would be the right way to choose if chlorinated and fluorinated hydrocarbons were not the way to go. Many alternative fluids were suggested, and Gustav Lorentzen suggested to reconsider carbon dioxide, which he saw in operation in his young days when sailing as marine engineer.\nOthers suggested hydrocarbons, which are a large family of various types of natural occurring gasses with many different properties. Hydrocarbons have been used in the chemical process plants in various applications and temperature levels for more than 130 years.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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