Simulação numérica de um sistema de refrigeração com rejeição de calor para águas sanitárias a dois estágios, usando o fluido frigorigeneo CO2
Bibliographic record
Abstract
Devido ao aquecimento global e o peso energético que os sistemas de refrigeração têm em termos de consumo, os fluidos frigorigéneos ditos naturais têm vindo a ganhar relevo na indústria de refrigeração e ar condicionado e a eliminar gradativamente os fluidos frigorigéneos convencionais (HCFCs e HFCs), de acordo com as regularizações definidas pelo protocolo de Montreal-Emenda de Kigali. A presente dissertação de mestrado pretende dimensionar um sistema de refrigeração para um matador fictício de frangos. Trata-se de uma instalação frigorífica para apoiar uma linha de abate de frangos de um matadouro situado nas ilhas Seychelles. O sistema proposto pela presente dissertação é definido por um sistema de refrigeração a dois estágios com recuperação de calor para lavagem industrial, usando o fluido frigorigéneo CO₂. Nesta dissertação são efetuadas duas simulações numéricas por meio do software EES (Engineering Equation Solver) do sistema de refrigeração, isto é um estudo comparativo entre uma simulação do EES onde a potência frigorifica do estágio de baixa temperatura e do estágio de média temperatura são considerados variáveis independentes e a outra simulação em que as potências frigorificas (baixa e média) são variáveis dependentes e são aplicadas equações polinominais fornecidos por um fabricante (Bitzer) para o cálculo das potências do compressores, consumo elétrico do compressores e os caudais mássicos dos compressores. Também são comparados os resultados efetuados com a simulação numérica a partir do EES e do software da Bitzer. Igualmente, são descritos alguns componentes do sistema de refrigeração, nomeadamente: -Arrefecedor de Gás -Recuperador de Calor -Compressor -Evaporador -Permutador de Calor Interno -Válvulas de Expansão -Válvula de alta temperatura -Válvula de By-pass Para finalizar, efetuou-se uma análise financeira para demonstrar a viabilidade económica em usar a recuperação de calor do sistema de refrigeração para o aquecimento das águas para lavagem industrial, em vez de uma caldeira a gás natural.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".