Alternatif Refrigeran Pengganti R22 Untuk Pendingin Ruangan Berdasarkan Keramahan Lingkungan
Bibliographic record
Abstract
Kebutuhan manusia akan sistem pendingin telah menciptakan alat yang disebut dengan refrigerator. Refrigerator/mesin pendingin ini memiliki berbagai macam jenis seperti Air Conditioner (AC). Peningkatan pertumbuhan Industri ditahun 2018 sebanyak 5,67 % akan memicu peningkatan kebutuhan refrigerasi. Dari sisi regulasi refrigeran dengan basis ChloroFluoroCabron (CFC) ditargetkan sudah tidak gunakan pada tahun 1995 untuk negara maju dan 2015 untuk negara berkembang. Sedangkan refrigeran berbasis HydroFluoroCarbon (HCF) ditargetkan sudah tidak gunakan pada tahun 2020 untuk negara maju dan 2030 untuk negara berkembang, sehingga perlu dicarikan refrigerant yang ramah lingkungan sekaligus hemat energi. Refrigeran yang masih banyak digunakan adalah refrigeran R22, sesuai dengan protokol montreal, R22 akan dilarang secara total penggunaannya mulai 1 Januari 2030, sehingga diperlukan refrigerant pengganti yang lebih ramah lingkungan. Penelitian ini menganalisa refrigeran R32, R290, R410A, R125, R134A, R407C. Dimana didapatkan hasil bahwa refrigeran R290 memliki nilai ODP dan GWP yang paling rendah, namun R290 memiliki nilai flammability yang tinggi sehingga berbahaya jika digunakan. Sehingga refrigeran yang memiliki nilai ODP dan GWP yang mendekati R290 adalah R32, dan R32 aman digunakan karena memiliki nilai flammability yang masih dalam kategori aman untuk digunakan.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".