Influência das propriedades petrográficas na qualidade do polimento de rochas ornamentais
Bibliographic record
Abstract
O polimento de rochas ornamentais em escala industrial é realizado em equipamentos denominados politrizes, podendo estes serem semi-automáticos ou automáticos. O polimento é realizado pelo atrito gerado no movimento rotacional de elementos abrasivos dispostos em cabeçotes, denominados satélites, sob pressão, contra a superfície da rocha. Em ambos os tipos de politrizes, a velocidade de rotação do satélite é invariável, o que implica em uma velocidade de corte constante. Devido à grande variedade de tipos litológicos que são utilizados para fins ornamentais, a possibilidade de se alterar a velocidade com que o rebolo abrasivo passa sobre a superfície da chapa de rocha pode permitir uma otimização deste processo. Com o propósito de demonstrar a importância da velocidade de corte para o processo, em oposição à idéia de que quanto maior for essa, melhor seria o brilho final das chapas, bem como confirmar a influência das variáveis petrográficas no processo de polimento, três rochas ornamentais brasileiras, conhecidas comercialmente como Verde Labrador, Cinza Castelo e Preto Indiano, foram submetidas a diferentes situações de desgaste, visando aperfeiçoar esta etapa levando em consideração as características intrínsecas dos materiais pétreos. Para esta pesquisa foram definidas 24 situações operacionais distintas, variando pressão de carregamento (1 e 2kgf/cm2), velocidade de rotação de satélite (300, 400, 500 e 600 rpm) e a de exposição do satélite sobre a rocha (1, 2 e 3). Para isso, foi instalado um inversor de frequência em uma politriz semi-automática que possibilitou a variação da velocidade de rotação de satélite para realização dos experimentos. Para conhecer os materiais pétreos foi realizada a caracterização petrográfica e tecnológica. Assim, foram realizados os testes de polimento, sendo cada rocha submetida...
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".