Solubility study of fluorinated gases in terpinolene and thermodynamic assessment
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Las familias de los refrigerantes han ido evolucionando con tal de ser más sostenibles. Tras el paso de los clorofluorocarbonos (CFCs) y los hidroclorofluorocarbonos (HCFCs), la búsqueda de otras alternativas menos perjudiciales dio lugar a los HFCs, pero estos podían generar grandes impactos en el calentamiento global. A raíz de esto, en 2016 la Enmienda de Kigali al Protocolo de Montreal estableció objetivos drásticos para reducir los impactos generados por esta familia. En respuesta a todo esto, la familia de las HFOs pareció buena idea, por su bajo potencial de calentamiento global, para mezclarlos con los HFCs y así reducir los impactos. Estas nuevas mezclas, habitualmente azeotrópicas, propulsan la búsqueda de tecnologías de separación novedosas y eficientes con tal de poder recuperar los componentes individuales y alargar la vida útil de los mismos. La separación por destilación extractiva en líquidos iónicos (LIs) resulta un método prometedor, pero debido a la alta viscosidad que presentan estos líquidos y puesto que pueden llegar a ser caros y no del todo favorables para el medio ambiente, se están buscando nuevos disolventes verdes que cumplan con estos requisitos. Este caso de estudio se centra en caracterizar la capacidad de separación de diferentes mezclas de HFCs y HFOs en terpinoleno, con tal de ver como de efectivo es para separar estas mezclas y, por consiguiente, favorecer el medio ambiente y la seguridad.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it