Optimization of the design of a Canadian well through MATLAB environment for the city of Bucaramanga.
Bibliographic record
Abstract
Un pozo canadiense es un sistema intercambiador de calor tierra-aire el cual se propone como una alternativa a los sistemas de aire acondicionado convencional ya que aprovecha la estabilidad térmica de la tierra para reducir la temperatura del aire suministro hacia un recinto. El objetivo es diseñar las dimensiones del pozo canadiense de tal manera que alcance una temperatura mínima posible y que a su vez no se sobredimensione parámetros tales como diámetro de tubería, profundidad a la que se pone la tubería, longitud de tubería y número de tuberías en paralelo. Esto con el de establecer un sistema funcional y no se aumenten los costos de implementación con sobredimensionamiento innecesario, y que a su vez el aire entregado cumpla un confort térmico establecido según la norma ASHRAE 55. Se recolecta datos climáticos y terrenales de la ciudad de Bucaramanga entre un periodo de un año entre el 01/09/2023 hasta el 31/08/2024 que alimentan el cálculo del flujo térmico y se busca la solución óptima mediante la implementación de algoritmos genéticos. Dicho código de optimización tiene 2 funciones objetivo (temperatura del aire a la salida del pozo canadiense y costo de implementación) y 4 variables de decisión (diámetro de tubería, longitud de tubería, número de tuberías en paralelo y profundidad de excavación). Las dimensiones óptimas encontradas fueron tubería con diámetro de 2 pulgadas, profundidad=2,5 metros, longitud=11.8 metros, 1 tubería con velocidad del aire de 3.86 m/s obteniendo 22,33 °C de temperatura del aire a la salida y el costo total es de $6’629.840.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".