Toward a realistic estimate of octave band sound levels for electric transformers
Notice bibliographique
Résumé
The typical starting point, when evaluating the sound emissions of a proposed transformer, is to obtain the manufacturer's sound level data or develop an estimate using generic prediction equations from a published textbook.If sound level information is available from the transformer manufacturer -whether measured or estimated -it is usually given only in terms of an overall A-weighted ("dBA") value.So, for detailed analysis in octave frequency bands, textbook information is still usually required, in terms o f the spectral weightings needed to apportion the single dBA level into its component octave band sound levels.Unfortunately, the information in the published reference texts varies enormously with regard to the suggested spectral weighting corrections.The corrections in some texts are internally inconsistent, and the discrepancy among different texts (even those which cite the same primary references) is severe enough to call the whole body of data into question.This paper enumerates the inconsistencies and discrepancies within and among several commonly used acoustical engineering text books and compares the textbook levels to a wide body o f data collected at numerous outdoor transformer installations throughout Ontario.Suggestions are provided for realistic spectral weightings and sound level estimates for transformers, on the basis of the measured data. r é s u m éLe point de départ typique lors du processus de prédiction des émissions sonores d'un futur transformateur est d'obtenir des données de niveaux sonores du fabricant ou de développer une estimation en utilisant des équations de prédiction génériques à partir d'un manuel publié.Si des données de niveaux sonores sont disponibles auprès du fabricant de transformateur -qu'elle soit mesurées ou estimées -elles le sont généralement seulement en termes de valeurs pondérées selon la courbe A. («dBA»).Ainsi, pour une analyse détaillée par bandes d'octaves, il est habituellement nécessaire de convertir une valeur dBA avec l'aide d'une pondération spectrale suggérée par un manuel publié.Malheureusement, les informations contenues dans les textes de référence publiés varient énormément en ce qui concerne les corrections suggérées pour la pondération spectrale.Les corrections dans certains textes sont en soi incompatibles, et l'écart entre les différents textes (même ceux qui citent les mêmes références primaires) mérite d'appeler l'ensemble des données en question.Ce document énumère les contradictions et les divergences au sein et entre plusieurs manuels d'ingénierie acoustique couramment utilisés et compare les manuels publiés à un vaste ensemble de données de transformateur à ciel ouvert collectées en Ontario.Des suggestions réalistes, basées sur les données mesurées, sont fournies à titre de coefficients spectraux et d'estimations de niveaux sonores pour les transformateurs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».