Meaningful Measurements to Assess Transformer Noise
Notice bibliographique
Résumé
Electric transformers are situated where electric power is used – frequently, close to people. Due to their hum and the noise of cooling fans they may cause intrusive noise levels. A noise impact assessment (NIA) is therefor a useful tool to predict noise levels near third party stakeholders, to assess their acceptability and to prevent future noise problems. The sound power level (PWL) provides necessary information to be used in such an assessment or compare transformers. Typically, the PWL for transformers is calculated from measurements using standards such as IEEEI standard C57.12.90-2010, “IEEE Standard Test Code for Liquid-Immersed Distribution, Power and Regulating Transformers”. That standard requires an elaborate number of individual measurements around a transformer and results in a single-number PWL, without taking potential directivity into account. The method may therefore not be the most suitable to provide the necessary data for the purpose of assessing the noise impact from transformers. This paper aims to compare the measurement procedure and results according to IEEEI standard C57.12.90-2010 to other relevant standards such as ISO 3744:2010 “Determination of sound power levels and sound energy levels of noise sources using sound pressure – Engineering methods for an essentially free field over a reflecting plane” or measurements at some distance, assuming the transformer as a point source. Henk de Haan, Eur. Ing. INCE Bd. Cert. dBA Noise Consultants Ltd henk@dbanoise.com (403) 836 8806
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».