Solubility study of fluorinated gases in terpinolene and thermodynamic assessment
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.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".