Estudio de la geometría interna de una turbina de Laval para la recuperación de energía térmica residual de procesos industriales
Bibliographic record
Abstract
En el mundo actual en el que vivimos de constantes cambios y el cual se ve ocasionalmente inmerso en crisis (económica, energética, medioambiental...) se precisan de avances y nuevos sistemas que les permitan a las empresas ahorrar energía y capital así como cuidar el medio ambiente, una de las posibles soluciones que se aportan a este problema es la utilización de los gases residuales de las distintas actividades de la empresa para obtener energía. \nDesgraciadamente las temperaturas de estos gases son relativamente bajas (en torno a 600 K) para los métodos tradicionales de obtención de energía, es por ello que una de las soluciones más extendidas son los ciclos de Rankine orgánicos. La característica principal que nos hace decantarnos por este modelo es el fluido de trabajo que usa, ya que en las grandes plantas generadoras de energía se utiliza agua, y en este ciclo se usan fluidos orgánicos como refrigerantes o hidrocarburos. \nEn el caso de estudio la planta generadora utiliza como máquina expansiva una turbina de Laval, que es una turbina axial de acción. Se sospecha que esta turbina es la culpable de que no se obtenga la potencia asegurada por el fabricante. Para llevar a cabo el estudio se empleara el cálculo computacional. Una herramienta en auge en los campos del diseño y el análisis desde hace unos años. Se simulará la turbina en funcionamiento, y se analizarán los resultados. Al final del estudio se dará una solución al problema, pero más importante que esta solución es el conocimiento adquirido.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".