Implementación de un módulo de refrigeración para la carga y descarga de refrigerantes naturales para el laboratorio de tecnología industrial de la Esfot : módulo para la carga y descarga del refrigerante natural isobutano r600a.
Bibliographic record
Abstract
Los sistemas de refrigeración por compresión de vapor son ampliamente utilizados en la actualidad; sin embargo, aún existen numerosos equipos en todo el mundo que operan con refrigerantes potencialmente dañinos para el medio ambiente. La sustitución de refrigerantes HFC, CFC y HCFC (hidrofluorocarbonados, clorofluorocarbonados e hidroclorofluorocarbonados) es de vital importancia para prevenir las repercusiones ambientales y la degradación de la capa de ozono. En este documento, se realizó principalmente un análisis comparativo de las propiedades de los refrigerantes Freón 12 y el refrigerante natural isobutano R600a, con el propósito de implementarlo en un sistema que originalmente trabajaba con el refrigerante R12. La investigación llevada a cabo mostró que existe una gran compatibilidad del sistema de refrigeración que originalmente operaba con R12 al implementarlo con R600a. El análisis de ambos ciclos de refrigeración, funcionando con el mismo equipo, reveló que el Coeficiente de Desempeño (COP) del refrigerante R600a es un 27% menor que el del R12. Sin embargo, una ventaja significativa observada es el bajo nivel de presiones a las que opera el sistema de refrigeración con R600a. Esto garantiza que el esfuerzo del compresor sea menor y, por ende, reduciría el consumo eléctrico, beneficiando al ciclo de refrigeración. Otro punto considerado en el diseño del módulo es mantener las precauciones necesarias al trabajar con R600a, ya que su alta inflamabilidad representa un riesgo para el personal no capacitado en su manejo. También se analizaron las pérdidas por conducción y convección que se producen en el módulo a cierta temperatura de operación.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".