Coupled Computational Fluid Dynamics and Heat Transfer Modeling of the Effects of Wind Speed and Direction on Temperature Increase of an Ice-Covered FRP Live-Line Tool
Notice bibliographique
Résumé
A coupled computational fluid dynamics (CFD) and heat-transfer model for an ice-covered fiberglass-reinforced plastic (FRP) hot stick, elaborated in a previous study, could well explain why the flow of partial-discharge current could be sufficient to raise the temperature of an iced pollution layer just below freezing, where the cold-fog flashover mechanism prevails. However, the ice-covered hot stick was modeled as a solid “ice rod” having an equivalent cross section of ice, meaning that the exposed ice surface is smaller in the model compared to reality. In addition, the simulations were performed for a relatively low wind speed of 1 m/s, while average wind speeds of 6.1–14.4 m/s were reported for the two Manitoba flashovers. Both of these problems are addressed in this paper to deal with the site incident conditions. The ice cover is considered as a thin layer having a thickness of 1 mm on the FRP hot stick. The effects of wind speeds of 0.1–15 m/s and wind direction as parallel and perpendicular to the ice-covered FRP hot stick are studied. This paper also presents experimental investigations on the most reliable reproduction of four separate FRP hot stick flashover incidents in Canada achieved at CIGELE laboratories.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».