Transformer oil reclamation by combining several strategies enhanced by the use of four adsorbents
Notice bibliographique
Résumé
From an environmental perspective, petroleum‐based aged oils removed from power transformers are source of several pollutants and therefore cannot be disposed of without due care. The degradation of oil in in‐service transformers is due to various factors concurrent with the operation of the units over several years. The present study proposes a new strategy to rejuvenate used mineral oils by combining centrifugation, dehydration and sorption with four different adsorbents: activated carbon (ACH), silica gel (SG), magnesium oxide (MO) and activated bentonite (AB). The process of regeneration proposed in this study resulted in a level of restoration that saw the used oil take on the characteristics of new oil (colour, dissipation factor, resistivity, permittivity, acid number). The results also showed that the optimum form of the re‐refined base oil can be attributed to a 10% (w/w) quaternary mixture of the adsorbents, itself comprised of 1% ACH, 6% SG, 1% MO and 2% AB. The anticipated benefits are reduced risk of dielectric breakdown blamed for over 75% of extra high‐voltage (EHV) power transformer failures and extended transformer life expectancy by retarding the solid insulation aging processes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».