MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2980816372 · doi:10.3390/en12203969

Methanol Marker for the Detection of Insulating Paper Degradation in Transformer Insulating Oil

2019· article· en· W2980816372 sur OpenAlexafffund
Jocelyn Jalbert, Esperanza Mariela Rodriguez-Celis, Oscar Henry Arroyo-Fernàndez, Steve Duchesne, B. P. Morin

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Transformer Diagnostics and Insulation
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiHydro-Québec
Organismes subventionnairesHydro-Québec
Mots-clésMethanolElectrical insulation paperMaterials scienceTransformerCelluloseCellulosic ethanolTransformer oilForensic engineeringAnalytical Chemistry (journal)Composite materialChromatographyChemistryElectrical engineeringEngineeringOrganic chemistryVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This manuscript presents a comprehensive literature review with the aim to provide readers a reference document with up-to-date information on the field of methanol use as a chemical marker. It has been a little more than a decade since methanol was first introduced as a marker for assessing solid insulation condition in power transformers. It all started when methanol was identified in the laboratory during thermal ageing tests carried out with oil-immersed insulating papers and was subsequently also identified in transformer field samples. The first publication on the subject was released in 2007 by our research group. This review covers the methanol fundamentals such as the analytical methods for its determination in transformer oil, which is generally performed by headspace gas chromatography with mass spectrometry or flame ionization as a detector. Current standardization efforts for its determination include ASTM working group 30948 and IEC TC10. Kinetic studies have confirmed the relationship between methanol generation, the number of broken 1,4-β-glycosidic bonds of cellulose and changes in mechanical properties. Laboratory tests have confirmed its stability at different accelerated ageing temperatures. Several utilities have identified methanol during field measurements, case studies on power and some distribution transformers are presented, as well as transformer postmortem investigations. These field-testing results demonstrate its utility in monitoring cellulosic insulation degradation. Recently, a model of methanol interpretation has become available that allows for evaluation of the average degree of polymerization of core type transformer cellulose winding. Methanol has a role as an indicator of cellulosic solid insulation ageing in transformer mineral oil, and it is expected that in the future it will be in routine use by utilities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergiesMême sujetPower Transformer Diagnostics and InsulationTravaux en français237 207