Analysis of Aged Oil on the Cooling of Power Transformers from Computational Fluid Dynamics and Experimental Measurements
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, experimental and numerical investigations were conducted to study the aging impact on the cooling capacity of mineral oils in power transformers.The experimental investigations had three objectives.Firstly the study of the impact of oil aging on its physicochemical properties using two diagnostic techniques which are: DDP (Dissolved Decay Products) according to ASTM (American Society for Testing and Materials)-D6802 standard and Interfacial Tension (IFT) according to ASTM-D971 standard.Secondly,the study of the impact of oil aging on its viscosity according to ASTM D445.Finally the development of empirical equations depicting oil viscosity changes, to be implemented in the numerical model.To achieve this, accelerated thermal aging tests of mineral oil samples were conducted in laboratory conditions according to ASTM D-1934standard.Data from experimental investigations were used to conduct the numerical investigations.A 2D axisymmetric numerical model was developed with COMSOL Multiphysics 4.3a to study the cooling capability of oil aged at different levels.The results indicate that the oil physicochemical properties are affected by aging.Furthermore the results show that the oil viscosity increase with aging and give a good correlation between viscosity and aging indicators.Finally it was found that sludge from oil oxidation byproduct contributes to the formation of hotspots and this leads to a significant increase of hotspot temperature in the power transformers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».