Studi pembakaran spontan batubara menggunakan metode pemanasan adiabatik pada skala laboratorium
Bibliographic record
Abstract
Untuk mengatasi kejadian pembakaran spontan batubara yang merugikan, dibutuhkan suatu metode yang dapat mengenali potensi pembakaran spontan batubara. Pada penelitian ini Metode Oksidasi Adiabatik dipelajari untuk menggambarkan proses reaksi oksidasi batubara pada suhu 40-70 °C. Percontoh yang digunakan adalah batubara high-volatile C bituminous. Parameter yang diamati adalah ukuran butir, debit suplai oksigen (pada 100% O2) dan kompaksi. Satu buah percontoh memiliki berat 220 gram. Sebanyak 24 percontoh batubara di uji dengan alat pemanas oksidasi adiabatik dan dicatat temperaturnya selama waktu pengujian. Dari hasil penelitian terlihat bahwa nilai laju pembakaran spontan (R70) terbesar adalah 13,2719 °C/jam pada perontoh dengan ukuran 10-14 mesh (1,410 mm) tanpa kompaksi dengan debit oksigen 0,1 L/menit. Pada percontoh dengan ukuran 170-200 mesh (0,081 mm) tanpa kompaksi dengan debit oksigen 0,05 L/menit, nilai laju pembakaran spontan (R70) terbesar adalah 14,75 °C/jam. Selain itu, nilai energi aktivasi pada kedua percontoh tersebut merupakan yang terendah pada masing-masing kelompok pengujian, yaitu 13,10 kJ/mol dan 11,22 kJ/mol. Semakin kecil ukuran butir dan pada kondisi tanpa kompaksi, semakin meningkat nilai indeks R70 dan semakin mudah batubara terbakar. Dari kedua pengujian terlihat bahwa ukuran butir dan kompaksi memiliki pengaruh besar terhadap terjadinya pembakaran spontan batubara. Pengaruh debit oksigen tidak memperlihatkan kecenderungan (korelasi) pada kedua pengujian.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".