Prarencana Pabrik Minyak Canola dengan ekstrasi \nfluida superkritis
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan produksi minyak Canola di Canada, Jepang, Amerika, Australia dan beberapa negara yang lain, telah membuktikan bahwa Canola telah menjadi salah satu usaha pangan dunia. Canola sebagai tanaman penghasil minyak berprospek untuk dapat bersaing dengan edible oil yang lain karena meningkatnya permintaan pasar akan minyak goreng yang aman untuk dikonsumsi, yaitu memiliki kadar asam erucic dan glukosinolat yang rendah, akan mendukung perkembangan minyak goreng yang berbahan dasar biji canola. \nMinyak canola dapat diekstraksi dari biji canola dan dapat digunakan sebagai salad dressing, bahan bakar dan margarin. Selama ini pengambilan minyak dari biji tumbuhan dilakukan dengan cold pressing biasa, tetapi dengan perkembangan teknologi maka mulai dikembangkan ekstraksi minyak canola dari biji canola dengan menggunakan fluida superkritis. Pengekstrak yang digunakan adalah CO2. Ada 3 tahapan proses dalam memproduksi minyak canola, yaitu tahap persiapan, tahap ekstraksi dan tahap pemurnian. Pabrik minyak canola menghasilkan limbah berupa sabun dan ampas biji canola dapat dijual. \nPerencanaan pabrik minyak canola adalah sebagai berikut : Jenis proses : ekstraksi dengan menggunakan fluida superkritis Operasi : batch, 10 kali per hari, 300 hari/tahun Produk : minyak goreng canola Bahan baku : biji tanaman canola = 1800 ton/tahun \nCO2 = 8928 ton/tahun \nUtilitas : Air = 32 m3/hari Fuel oil = 1140 L/hari Steam = 4897,4928 kg/hari NaOH = 32,78 kg/hari Bleaching earth = 16,196 kg/hari Refrigerant = 784,4850 kg/hari \nJumlah tenaga kerja : 100 orang Lokasi pabrik : Desa Tabulolong, Kabupaten Kupang, Nusa Tenggara Timur Luas tanah : 917.500m2 Analisa ekonomi : Modal tetap (FCI) : Rp 32.318.000.000,- Modal kerja (WCI) : Rp 2.775.000.000,- Biaya Produksi Total (TPC) : Rp 63.311.209060, ¬Penjualan per tahun : Rp 5.596.800.000,- Rugi per tahun : Rp 57.714.409060,-
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.013 |
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".