ANALISIS PENGARUH PENGGUNAAN BAHAN BAKAR GAS DAN HSD (HIGH SPEED DIESEL) TERHADAP KINERJA DAN PRODUKSI GAS BUANG PEMBANGKIT PADA VARIASI BEBAN PLTGU X
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
PLTGU merupakan penggabungan antara Pembangkit Listrik Tenaga Gas (PLTG) dan Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU). Sama halnya dengan PLTU, bahan bakar PLTGU bisa berwujud cair,seperti High Speed Diesel (HSD) maupun berupa gas yaitu Compress Natural Gas (CNG). Tujuan penelitian ini yaitu untuk menghitung dan mengetahui pengaruh penggunaan BBG dan HSD terhadap kinerja sistem PLTGU, serta produksi gas buang pada turbin gas. Metode yang digunakan yaitu studi literatur mengenai dasar teori, melakukan observasi ke ruang kontrol dengan mempelajari log sheet. Data juga diperoleh dari pencatatan otomatis oleh komputer ACS Historical Data Management System yang digunakan untuk menyimpan data operasi pembangkit. Hasil yang diperoleh yaitu perbandingan antara BBG dan HSD dengan beban operasi PLTGU yang sama menunjukkan bahwa efisiensi sistem PLTGU tertinggi yang didapat yaitu senilai 48,987 % pada beban operasi 228 MW menggunakan HSD, dan nilai terendahnya yaitu sebesar 36,136 % pada beban operasi 211 MW, serta perbandingan antara BBG dan HSD dengan beban operasi GTG yang sama menunjukkan bahwa produksi gas buang tertinggi yang diperoleh senilai 537,643 kW pada beban operasi GTG 75 MW dengan BBG, dan nilai terendahnya yaitu sebesar 516,113 kW pada beban operasi GTG sebesar 70 MW dengan HSD.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it