Selección y Diseño de una Máquina extractora de aceite del piñón Jatropha curcas
Bibliographic record
Abstract
En la actualidad es de gran importancia dar a conocer diferentes alternativas que se puede usar para bajar el gran índice de contaminación al que estamos expuestos por el uso de derivados del petróleo en la aplicación de fluidos de corte por ende como se plantea el diseño de una máquina, que permita obtener un fluido de corte de mediante el aceite de piñón (Jatropha Curcas).
 El objetivo se direccionó a seleccionar y diseñar una máquina de extracción de aceite de piñón. Los métodos aplicados para la elaboración de este artículo fue la revisión documental – bibliográfica de varios autores, y analítico. Posterior a la revisión bibliográfica se identificó que existen variedad de máquinas de expeller de simple y doble tornillo. Entre los cuales se seleccionó la máquina expeller de un solo tornillo, y se procedió al diseño de la misma llegando a la conclusión que para el buen funcionamiento de la misma se necesita construir el tornillo de acero AISI 304, para que resista la corrosión y fatiga producto de la presión ejercida entre el material el tornillo y la camisa. Los cilindros tienen que fabricarse de acero AISI 4140 y 4340; para que sean resistentes a la fatiga y fractura y para su operación un motorreductor de 6Hp, el mismo que producirá un torque de 412 Nm, un variador de velocidad ACS355-03E-17A6-2 y termocuplas tipo J 3/8 x 12 in. Con este diseño se tendrá una producción de 30Kg/h.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".