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Record W6998580051

Análisis energético de la conversión de un sistema de refrigeración doméstico con R-12 para ser utilizado con un nuevo refrigerante ecológico

2016· dissertation· en· W6998580051 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuerenati · 2016
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRefrigerantRefrigerationMontreal ProtocolProcess (computing)CalibrationRefrigerator carProtocol (science)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En el campo de la refrigeración doméstica, son los refrigerantes del tipo CFC (Cloro Fluoro Carbonados), quienes poseen el mayor poder destructivo de la capa de ozono, para solucionar este problema mayormente se opta por sustituir en forma total el sistema con tecnologías que utilizan refrigerantes ecológicos. El Perú, así como otros países en vías de desarrollo tiene un alto porcentaje de usuarios que cuentan con refrigeradoras domésticas que todavía operan con refrigerante R-12, a pesar de la existencia de la normativa internacional que obliga utilizar solamente refrigerantes ecológicos.
\nNuestro país debido al bajo nivel socioeconómico de los usuarios de las refrigeradoras domesticas no le es posible atender tal sustitución. En tal sentido la investigación realizada en la presente Tesis, muestra experimentalmente; que una de las soluciones más convenientes desde los puntos de vista: Energético, ambiental y económico, es la conversión o sustitución solamente del refrigerante con sus ajustes técnicos convenientes del sistema. 
\nLa metodología utilizada en el proceso de investigación de la tesis, aplicó los siguientes pasos: Se procedió a la preparación del equipo experimental de refrigeración, tanto en la instrumentación, una adecuada calibración de los mismos, cambio de componentes defectuosos, se diseñó el protocolo de mediciones y el protocolo del desarrollo del experimento; identificación de las variables objetivo y pruebas de funcionamiento con R-12 (CFC) y R-134a (HFC Hidro Fluoro Carbonado) respectivamente.
\nOptimizando la operatividad del equipo de procedió a realizar siete experiencias, primero con el refrigerante R-12 y otras siete experiencias con el refrigerante R-134a. Los datos obtenidos de las catorce experiencias realizadas en total, fueron tabulados en los dos formatos del protocolo de pruebas.
\nTerminado el trabajo experimental realizado para obtener datos de las variables, se procedió al tratamiento de la información, se realizó un proceso de cálculo de variables objetivo y una simulación del proceso termodinámico utilizando un programa computacional como el EES (Engineering Equation Solver).
\nDe la comparación de los resultados obtenidos se concluyó que desde el punto de vista energético, el sistema que operó con el refrigerante ecológico (R-134a) muestra una mejor eficiencia, logra un menor consumo de energía en comparación con el sistema que operó con el refrigerante R-12.
\nLa metodología utilizada en la tesis consiste en efectuar la preparación del equipo experimental de refrigeración, tanto en la instrumentación, calibración adecuada de los mismos, cambio de componentes defectuosos, adoptar un protocolo de mediciones, diseño del experimento; identificación de las variables objetivo y pruebas de funcionamiento con R-12 y R-134a.
\nTerminado el trabajo experimental para obtener datos de las variables se procedió al tratamiento de la información, un proceso de cálculo de variables objetivo y la simulación del proceso termodinámico utilizando un programa computacional.
\n
\nEl análisis de resultados consiste en evaluar el comportamiento energético y económico del sistema experimental de refrigeración, operando tanto con R-12 como con R-134a
\nPLABRAS CLAVE:-
\nSistema de refrigeración doméstica, Compresión de vapor, conversión, refrigerantes R-12 y R-134a, Optimización, Experimental, y Simulación.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.314
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2016
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