Use of an electronic nose to estimate paper insulation degradation
Notice bibliographique
Résumé
The ultimate life of a transformer primarily depends on the insulation of its active part, i.e., mainly the oil and paper complex. At present, the tools used to directly determine the state of solid insulation require transformers to be detanked in order to take paper samples for laboratory analysis. Indirect methods (oil analysis) require a complex separation system and need accurate calibration of a detector. The electronic nose technology is now widely used in different industrial areas to detect the degradation of several convenience goods like wine, coffee and cheese. Based on metal oxide semiconductor sensors from different technologies, these instruments are designed to detect odours just like a human nose. They can be set to recognize different types of degradation processes, thus serving as an efficient diagnostic tool. This original method applied to the characterization of insulation paper aging should be easier to perform than ASTM D 4243, which required the oil to be removed from the paper, dissolving it, and then measuring the degree of polymerization (DPv) by viscosimetry. This paper presents the development of a method that uses an electronic nose to determine the degree of polymerization of paper samples processed through a head space system with an automatic sampler device without having to remove the oil. Aged laboratory samples were analyzed with the electronic nose and with the standard ASTM D 4243 test method to build a calibration curve. This curve was then used to determine the DPv value of different field paper samples and compared to ASTM D 4243 results. Until now, the method developed by IREQ is reproducible and less time-consuming than the standard method currently used by Hydro-Québec, but is unfortunately less precise (20% vs. 5%). More work is needed to optimize the calibration model to potentially improve the method's precision.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».