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Enregistrement W1506986020 · doi:10.1109/ceidp.1989.69531

Determination of gases and gas pressure in GIS spacer voids

2003· article· en· W1506986020 sur OpenAlexaff
J.M. Braun, J.H. Groeger

Notice bibliographique

RevueConference on Electrical Insulation and Dielectric Phenomena · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensHydro One (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpoxyCuring (chemistry)NitrogenGas chromatographyOxygenMaterials scienceSwitchgearComposite materialNitrogen gasChemical engineeringChemistryAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryOrganic chemistryChromatographyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gas contents of voids found in commercial epoxy spacers and laboratory samples are investigated as part of a broader investigation into the aging characteristics of GIS (gas-insulated switchgear) spacers. Gas chromatography techniques were successful in identifying permanent gases and organic vapors in epoxy spacers. Simple crushing and, where practical, drilling were used to release the gaseous effluents. Analyses performed on production epoxy spacers yielded predominantly nitrogen and oxygen with, in much smaller concentrations, uncured residues and curing by-products similar to those dissolved in the epoxy mass. Given the high temperatures at the time of formation of the cavities, diffusion processes in the liquid-like mass will establish rapid equilibrium between the voids and the surrounding epoxy mass. Control of the gas and pressure content in epoxy cavities is similarly difficult to achieve where desired because of diffusion effects in the curing mass. While oxygen depletion can be readily ascribed to reaction with the uncured epoxy, the presence of excess nitrogen cannot yet be explained satisfactorily.>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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