Perhitungan Beban Refrigerasi Terhadap Hasil Tangkapan Pada Km. Harapan Sri Jaya Juwana, Pati, Jawa Tengah
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.
Bibliographic record
Abstract
<p>Beban refrigerasi pada ruang pembekuan dan ruang palkah di KM. Harapan Sri Jaya terdiri dari beban produk dan beban non produk. Pada ruang pembekuan, beban kalor yang harus ditanggung berasal dari beban produk, beban infiltrasi dan beban transmisi. Pada ruang palkah beban kalor yang harus ditanggung berasal dari beban infiltrasi, beban transmisi dan beban internal. Beban keseluruhan yang harus ditanggung oleh ruang pembekuan dan ruang palkah adalah penjumlahan dari beban di ruang pembekuan dan ruang palkah. Besarnya beban tersebut adalah 56 kW. Faktor keamanan dalam perhitungan beban kalor adalah sebesar 15% sehingga besarnya beban kalor yang ada di ruang pembekuan dan ruang palkah adalah sebesar 56 kW + ( 15 % x 8,92 kW ) = 56 kW + 8,92 kW = 68.4 kW. Diketahui total beban kalor refrigerasi adalah sebesar 68,4 kW dan daya kompresor yang penulis ketahui pada spesifikasi yaitu 29,84 kW jika 3 kompresor dinyalakan secara bersamaan maka akan menghasilkan daya (29,84 kW x 3 = 89,52 kW). Dengan demikian dapat diketahui masing – masing kompresor menerima beban kalor sebesar 22,84 kW dimana (68,4 kW : 3 kompresor = 22,84 kW). Maka persentase dari perbandingan beban kalor refrigerasi terhadap daya motor penggerak kompresor adalah 76 %.</p>
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 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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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 it