EFEITOS DO ENVELHECIMENTO TÉRMICO NA ESTRUTURA QUÍMICA E REOLOGIA DE UM ÓLEO LUBRIFICANTE SINTÉTICO
Bibliographic record
Abstract
PDF | Óleos lubrificantes são substâncias utilizadas para evitar o desgaste prematuro de peças causado por atrito e que também possuem a função de controlar a formação de depósitos contaminantes suspensos, proteger contra a corrosão, limpar os componentes e manter a temperatura de operação. Para que estes óleos exerçam adequadamente suas funções, suas propriedades térmicas e reológicas devem ser mantidas sob as condições de uso. Partículas metálicas, que podem provocar e/ou catalisar alterações estruturais no lubrificante, se desprendem durante o uso de um motor, contaminando o óleo lubrificante. O presente trabalho trata do envelhecimento térmico de óleos lubrificantes tal como recebidos na presença de partículas metálicas, provenientes de peças do motor e oriundas de retíficas automotivas. Alterações nas propriedades reológicas e na estrutura química do óleo foram monitoradas em função do tempo de envelhecimento térmico. Os resultados indicam que a exposição térmica dos óleos leva à sua oxidação, gerando compostos carbonilados - vistos por espectroscopia (FTIR e UV-visível) - e que as partículas metálicas catalisaram o processo degradativo. O comportamento reológico indica que a viscosidade do óleo não é alterada de maneira significativa por longos períodos de tempo mas aumentam de maneira abrupta após 792 horas de envelhecimento térmico a 210oC.
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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) | 0.000 | 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) | 0.004 | 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 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".