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Record W1821291053 · doi:10.5151/mathpro-cnmai-0119

DETERMINAÇÃO DOS PARÂMETROS DE INTERAÇÃO DO SISTEMA TERNÁRIO ACETATO DE ETILA/ÁGUA/AÇÚCAR USANDO O ALGORITMO DE EVOLUÇÃO DIFERENCIAL

2015· article· pt· W1821291053 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicProcess Optimization and Integration
Canadian institutionsInversa Systems (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

O conhecimento do comportamento termodinâmico de misturas é uma informação relevante durante o projeto de equipamentos empregados em processos de separação. Tradicionalmente para a representação do equilíbrio de fases de misturas envolvidas nestes processos são empregados modelos de coeficiente de atividade. Esses por sua vez possuem parâmetros de interação intermoleculares que precisam ser determinados a partir de dados experimentais de equilíbrio. A determinação destes parâmetros caracteriza um problema inverso, isto é, um problema de estimação de parâmetros. Neste cenário, o presente trabalho tem por objetivo a determinação dos parâmetros de interação do sistema ternário acetato de etila/água/açúcar usando o Algoritmo de Evolução Diferencial com sub- populações. Para essa finalidade utilizou-se dados experimentais de equilíbrio para sistemas ternários e modelos tradicionais de coeficiente de atividade em temperaturas distintas. Foram estimados parâmetros dos modelos de Wilson, NRTL e UNIQUAC. Os resultados obtidos indicam que metodologia proposta configura-se como uma interessante alternativa para a resolução do problema inverso proposto.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.819
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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