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Enregistrement W2148006771 · doi:10.1109/tdc.2001.971317

Computation of power line structure surge impedances using the electromagnetic field method

2002· article· en· W2148006771 sur OpenAlexaff
F. Dawalibi, W. Ruan, Simon Fortin, Jianjun Ma, W.K. Daily

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensSafe Engineering Services & Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurgeSoil resistivityCharacteristic impedanceElectrical impedanceSurge arresterGroundTransmission lineElectromagnetic fieldElectric power transmissionElectrical engineeringWave impedanceWaveformPhysicsEngineeringAcousticsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The power line structure surge impedance is computed using an electromagnetic field approach for various transmission and distribution line structure configurations (ranging from a single wood pole to lattice steel towers) including their grounding systems. The influence of the soil resistivity and different grounding system configurations on the structure surge impedance has been studied. The structure surge impedances are computed for three impressed surge current waveforms: (a) step current wave; (b) ramp current wave; and (c) typical double-exponential lightning surge current. The computed surge impedances using the electromagnetic field approach are compared with those obtained using formulae based on a geometrical model of the power line structure. It is shown that the computed values based on the electromagnetic field theory are, to various degrees, different from the values computed using the formulae based on the geometrical model of the structure. The study also reveals that: (a) the surge impedance of a lattice steel tower decreases only slightly when the soil resistivity is increased from 0.1 /spl Omega/-m to 500 /spl Omega/-m; and (b) when the footing resistance is held constant, the surge impedance of a single pole changes by about 5%, when counterpoises instead of rod clusters are used.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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