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Enregistrement W2962729224 · doi:10.1109/icdl.2019.8796546

Investigation of the Total Flow Rates in Oil Natural Transformer Retrofilling Scenarios

2019· article· en· W2962729224 sur OpenAlexaff
Xiang Zhang, Zhongdong Wang, Qiang Liu, Attila Györe, Kevin Rapp

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Transformer Diagnostics and Insulation
Établissements canadiensCargill (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Manchester
Mots-clésTransformerPetroleum engineeringComputer scienceEnvironmental scienceElectrical engineeringEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retrofilling transformers with a new liquid has been considered as an option for life extension and/or uprating purposes. The determination of the new total liquid flow rate is of vital importance in assessing the effect of retrofilling on flow and temperature distributions in the winding, especially for ON transformers. This paper presents the determination of flow rate ratios for four liquids-a mineral oil, a GTL oil, a synthetic ester and a natural ester-in ON transformer retrofilling scenarios. Flow rate ratios among different liquids are provided for a simplified condition of linear radiator oil temperature variation. For a more realistic exponential radiator oil temperature variation, the detailed transformer geometric information is needed to estimate the total flow rate. In addition, a hydraulic winding network model is established to prove that “minor pressure losses” due to change of flow directions is indeed minor for ON transformer liquid flow conditions, justifying neglecting the minor losses in the deduction of the total liquid flow rate.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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