Análisis de implantación de sistemas de cogeneración en el sector residencial
Bibliographic record
Abstract
Este proyecto pretende analizar la posibilidad de implantar un sistema de cogeneración en el sector residencial con el fin de satisfacer las demandas de agua caliente sanitaria, calefacción y electricidad consiguiendo de este modo un consumo más eficiente y respetuoso con el medio ambiente. \nEn primer lugar se analiza la evolución legislativa que ha sufrido este tipo de sistemas hasta la situación actual, y las diferentes tecnologías en desarrollo que se encuentran disponibles en el mercado. \nA continuación se realiza un análisis de la estimación de la demanda térmica y eléctrica de una comunidad de 49 viviendas que se ha tomado como modelo, para posteriormente simular los modos de funcionamiento de los equipos de cogeneración que se adaptan mejor a las demandas calculadas. \nPara el modo de funcionamiento escogido se lleva a cabo un análisis del ahorro de las emisiones contaminantes y del coste energético que supondría optar por el sistema de cogeneración en vez de por el sistema convencional. \nFinalmente se efectúa el análisis económico que conllevaría implantar el sistema de cogeneración escogido, determinando las condiciones más adecuadas para realizar la inversión.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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".