Sakkakirjasto: alkuaineanalyysit ja liuotuskokeet
Notice bibliographique
Résumé
Tämä opinnäytetyö tehtiin Suomen KL-Lämpö Oy:lle, joka palvelee energian valmistukseen, sen siirtoon ja käyttöön liittyvissä vedenkäsittelytarpeissa. Opinnäytetyö oli toinen, kahteen opintotyöhön jaetusta kokonaisuudesta. Toisen opinnäytetyön teki Tapani Latvala. Opinnäytetöiden yhteisenä aiheena oli luoda sakkakirjasto, joka helpottaa valitsemaan sopivimman peittauskemikaalin, kun halutaan puhdistaa lämmönsiirtolaitteissa olevaa korroosiotuotetta tai kerrostumia (esim. kalkkikerrostumia) eli sakkaa. Tavoitteena oli luoda toimiva sakkakirjasto, joka perustuu sakan alkuainekoostumuksen määrittelyyn ja siihen miten eri peittauskemikaalit liuottavat sakkoja ja mitkä näistä peittauskemikaaleista saattavat aiheuttaa korroosiota eri metallipinnoille. Tämä opinnäytetyö sisälsi sakkojen alkuainekoostumuksen määrittelyt ja sakkojen liuotuskokeet. Sakkojen alkuaineanalyysit ja kolmiulotteiset mikroskooppikuvat teetettiin Tampereen teknilliseltä yliopistolta (TTY). Sakkanäytteistä määritettiin alkuaineet ja niiden pitoisuudet pyyhkäisyelektronimikroskoopissa (SEM) olevan energiadispersiivistä menetelmää (EDS) käyttävän alkuaineanalysaattorin avulla. Liuotuskokeet suoritettiin ns. sokkokokeina eli kirjallisuutta ei käytetty hyväksi kokeiden aikana. Liuotuskokeissa sakkoja liuotettiin Suomen KL-Lämmön valmistamiin peittauskemikaaleihin. Peittauskemikaalien tuotenimiä ei mainita opinnäytetyössä. Suurin osa tutkimukseen valituista sakoista oli joko kalsium-, rauta- tai titaanipitoista sakkaa. Liuotuskokeissa mikään sakoista ei liuennut täysin yhteenkään peittauskemikaaliin. Happopohjaiset peittauskemikaalit liuottivat osittain sakkoja. Kalsiumsakkoja liuottivat parhaiten peittauskemikaalit 1 ja 2 ja rautasakkoja liuottivat peittauskemikaalit 4, 5 ja 6. Koska liuotuskokeiden tulokset perustuvat visuaaliseen määrittämiseen, ei niitä voida pitää täysin luotettavina. Luotettavampia tuloksia on mahdollista saada tekemällä liuotuskokeiden jälkeen liukenemattomalle sakalle imusuodatus, kuivaus ja punnitus. Punnittu sakka lähetetään takaisin TTY:lle analysoitavaksi, jotta saadaan tietää, mitä alkuaineita tietty peittauskemikaali liuotti.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,110 | 0,052 |
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 ».