Automatización de un generador de luz ultravioleta, controlada con un HMI, de longitud de onda variable
Bibliographic record
Abstract
En la presente investigación, el objetivo principal fue realizar un control de longitudes de onda de luz UV, en un prototipo, analizando su óptica, cuyo referencial es el espectrofotómetro Perkin Elmer 781, usado en análisis de descontaminación de aguas surfactantes y de fotodegradación, para lo cual se ha rediseñado el generador, determinando el rango de frecuencias, disminuyendo el impacto ambiental, mediante la implementación de HMI, cuya metodología aplicada, para efectuar el proceso de automatización cuyo enfoque aplicativo se determina a través de la foto de graduación y descontaminación del agua, presentando un rediseño para la generación de longitudes de onda UV dentro de la parte eléctrica y electrónica a través de la interpolación de Newton disminuyendo el error al (0.05%) mínimos cuadrados de (3.32%) optimizando el control de motores con una conexión en HMI, mediante la cual se visualiza la longitud de onda generada facilitando la navegación y el control de los motores otorgando al operario la interacción directa con el equipo obteniendo como resultado a la mejora del sistema original variando los sensores y actuadores para obtener longitudes de onda de (500 nm) a (700 nm) el cual permite desarrollar trabajos en la descontaminación de aguas y efectividad del sistema.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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".