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Enregistrement W2123666172 · doi:10.1109/elinsl.2002.995974

Condition assessment of distribution PILC cables from electrical and chemical measurements

2003· article· en· W2123666172 sur OpenAlexaff
V. Buchholz, M. Colwell, Sudhakar Cherukupalli, J.‐P. Crine, J.B. Hughes, R.J. Keefe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)Powertech Labs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater contentDielectricIsothermal processMaterials scienceMoistureVoltageComposite materialElectrical engineeringPolarization (electrochemistry)OptoelectronicsChemistryGeotechnical engineeringThermodynamicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical and chemical diagnostic techniques were used to measure the condition of distribution paper insulated lead covered (PILC) cables. Moisture content titration, using the Karl-Fischer method, was performed on small samples of paper tapes taken from several full-length field-aged PILC cables. The nondestructive electrical tests performed in the laboratory on the same cable samples were: the isothermal relaxation current (IRC), the LIpATEST leakage current test, the return voltage method (RVM), and dielectric spectroscopy. The electrical techniques ranked the cables consistently and it appears that the water content of the insulation is not the only factor influencing the dielectric losses and depolarization currents. In fact, the predictions made by the electrical tests do not agree at all with the moisture content measured by Karl-Fischer titration. It seems that moisture contents in paper-insulated systems deduced from dielectric or return voltage methods could be erroneous because several polarization. processes (other than water) may be present during the aging in service. More cables need to be tested to confirm these preliminary findings.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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