Characteristics of induced discharge on a polymer insulator surface under electro-wetting conditions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, laboratory experiments were conducted to investigate the precipitation characteristics and induced surface discharge on polymer insulator specimens under electro-wetting conditions simulated by artificial fog-wetting conditions at different operating voltages. Based on image processing methods, quantitative analysis was carried out on precipitation parameters to obtain the deposited amount, relative distribution area, statistics of droplet size distribution and distributed droplet box dimension in relation with the duration of precipitations and operating voltages. Also, the onset voltage of surface discharge and flashover voltage were measured for the purpose of establishing the influence of the obtained precipitation parameters on the surface discharge. It was found that the precipitation process is in a dynamic balance between fog deposition and droplet evaporation, and is significantly affected by the type and level of operating voltage. Operating voltage increase results in a relatively lower deposit amount and distributing area of water droplets. There are further reduced when the precipitating duration is increased at higher voltage level. The smallsize (<; 1 mm) droplets are dominating on the specimen surface for all the investigated conditions. The large-size (> 2 mm) droplets increase with increasing AC operating voltage, but do not appear significantly under high ±DC operating voltage. When precipitation duration is increased, box dimension of droplet distribution under nonand low- operating voltage shows tendency to increase, but tendency to decrease under high operating voltage. Finally, a relationship between the onset voltage of surface discharge, the flashover voltage and the droplet distribution parameters was established, showing that the increasing precipitation regularity of water droplets on the polymer insulator specimen surface can induce more likely occurrence of surface discharge, even flashover.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».