Regeneration of Transformer Insulating Fluids Using Membrane Separation Technology
Notice bibliographique
Résumé
Oxidation of oil/paper insulation initiates premature aging and introduces carboxylic acids with eventual increase in oil acidity, which hampers the properties of the oil. In this paper, a membrane separation technology-based purification process for aged insulation oil has been evaluated and reported. The intent of the present study is to eliminate carboxylic acids, dissolved decay contents and other colloidal contamination present in aged oil and enhance the useful life of oil. The potential of the membrane treatment process has been demonstrated using Ultraviolet Visible Infrared Spectroscopy and Fourier Transform Infrared Spectroscopy diagnostic measurements for oil and membrane. Additionally, membrane retention properties like membrane flux, retention coefficient, sorption time and membrane mass have been analyzed to understand the treatment process. To further evaluate the performance of the membrane and effectiveness of the treatment process, acidity, dielectric dissipation factor, relative permittivity, and resistivity measurements of the oil before and after filtration have been also reported. The proposed membrane purification method has been tested for Algerian utility in-service oil samples. It is inferred that, membrane filtration method is a simple and effective method for treatment of aged oils and aids in extending the remnant life of the oil. The procedure is economically attractive because of increasing prices for transformer liquids, cost effective and environmentally sounds.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».