Innovation Technology of Engineering Evaporation in the Accelerated Process into Old Brine with an Adaptive Fuzzy Logic Control
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Indonesia has significant potential for salt production but still faces challenges in meeting domestic demand.Although national salt production is projected to reach 2.04 million tons in 2024, Indonesia must continue importing around 2.8 million tons to meet the total national requirement of 4.8 million tons.This research aims to develop an adaptive engineering evaporation system capable of accelerating the transformation of young brine into mature (old) brine in a shorter period.The proposed innovation integrates an Artificial Heating System controlled by an adaptive Fuzzy Logic Control (FLC) to replace the dependency on solar heat and stabilize the evaporation process.The FLC algorithm simultaneously regulates two critical parameters: the artificial heating temperature to accelerate evaporation and the exhaust ventilation speed to maintain optimal room humidity.Experimental results demonstrate that the adaptive heating-ventilation system successfully increased brine concentration from 2-4 Be to 25-27 Be in only two days (approximately 48 hours), compared to conventional methods that require up to 30 days.The application of FLC effectively maintained thermal stability and adaptive environmental response, ensuring consistent evaporation performance and producing higher brine quality suitable for industrial salt production.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle