Ejektörlü soğutma sistemlerinde R410A kullanımı
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmada ejektörlü soğutma sistemlerinde R410A soğutucu akışkan kullanımının sistem performansına etkisinin araştırılması amaçlanmıştır. Ejektör genleştiricili kompresörlü soğutma sistemi matematiksel olarak modellenerek Engineering Equation Solver (EES) yazılım programı yardımıyla sekiz farklı soğutucu akışkan kullanılarak farklı kondenser ve evaporatör sıcaklıkları için uygulanmış sistemin soğutma kapasitesi ve kütlesel debi oranları elde edilmiştir. Elde edilen bulgular grafikleştirilerek sekiz farklı soğutucu akışkan, karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Ayrıca R410A soğutucu akışkanının kütlesel debi oranına bağlı olarak soğutma kapasitesi değerlerinin R22 soğutucu akışkanına yakın,.kütlesel debi oranına bağlı çalışma aralığının ise R22 soğutucu akışkanına göre daha geniş olduğu elde edildi. Kyoto ve Montreal Protokollerine göre çevreye yaptığı olumsuz etkileri nedeniyle üretimi durdurulan ve 2020 yılından itibaren de kullanımı yasaklanacak olan R22 soğutucu akışkanı yerine R410A'nın kullanımının ejektörlü soğutma sistemlerinde iyi bir alternatif olabileceği gösterildi
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.007 |
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".