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Enregistrement W2755556797 · doi:10.1109/tdei.2017.006181

A study on PD activities of oil-impregnated paper under pulse voltages using gas analysis

2017· article· en· W2755556797 sur OpenAlexaff
Mahdi Khanali, Shesha Jayaram

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoltageImpulse (physics)TransformerMaterials scienceNuclear engineeringHigh voltageElectrical engineeringTransformer oilHydrogenAcousticsEnvironmental scienceEngineeringAutomotive engineeringChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gassing problems and premature insulation failures in wind turbine transformers indicate reliability concerns about the insulation of such components. This fact necessitates investigating degradation of transformer insulation systems under high-dV/dt pulse voltages that exist in today's wind energy plants. For this purpose, PD activity, generally assumed to be the main long-term cause of insulation deterioration, needs to be analyzed. This work evaluates the effects of impulse voltage parameters such as rate of rise and repetition frequency on inception voltage and intensity of PD activities. PD parameter measurement under high-dV/dt voltages is challenging due to interferences from fast oscillations, and difficulties of PD energy measurements. To avoid such issues, which are related to electromagnetic detection methods under pulse energization, this work uses a chemical approach to compare PD activities, based on the rate of hydrogen generation in a controlled test chamber with oil/paper samples. Gas monitoring of the oil containing impregnated paper samples reveals that a faster rate of rise increases PD energy as well as inception voltage. Results based on experiments conducted in small oil chambers show good correlation between the amount of hydrogen detected and PD energy level; hence it can be used as a benchmark for comparing PD energy levels under various impulse waveforms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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