Diseño de tanques de condensado de 10000 m3 de techo fijo de planta Canadá LNG
Bibliographic record
Abstract
La mayor parte de la producción de gas natural contiene, en diferentes grados, pequeñas moléculas de hidrocarburos además del metano. Aunque a presiones subterráneas existen en estado gaseoso, estas moléculas se condensan a presión atmosférica. Este condensado requiere, para su refinamiento, procesos más sencillos que los necesarios para el crudo. Entre sus aplicaciones finales se encuentran la producción de gasolina, diésel y combustibles de aviación como keroseno. El objetivo de este proyecto consiste en realizar el diseño de los tanques de almacenamiento de condensado similares a los que tiene previsto fabricar la planta de licuefacción Canada LNG siguiendo la norma API 650. Se diseña la estructura del fondo, cuerpo y techo así como los accesorios, equipos de medida y las medidas de protección para evitar corrosión. Inicialmente se realiza un breve estudio acerca de la evolución de la tecnología y en lo que se refiere a la demanda y producción. Se completa con un estudio económico que tiene en cuenta la inversión inicial para la construcción de estos tanques, gastos anuales e ingresos derivados de la venta del condesado.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".