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Enregistrement W3000010622 · doi:10.1109/sipda47030.2019.8951559

Computing Tower-Footing Grounding Impedance and GPR curves of Grounding Electrodes Buried in Multilayer Soils

2019· article· en· W3000010622 sur OpenAlexaff
Anderson Ricardo Justo de Araújo, Jaimis S. L. Colqui, Sérgio Kurokawa, Claudiner M. Sexias, Behzad Kordi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCounterpoiseGroundElectrical impedanceTowerGround-penetrating radarContext (archaeology)EngineeringTransmission towerAcousticsElectrical engineeringElectronic engineeringStructural engineeringGeologyPhysicsTelecommunicationsRadar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grounding systems are essential to dissipate fault currents into soil to guarantee safe conditions to personnel and equipment. In this context, several approaches have been employed to calculate tower-footing grounding impedance either in the frequency or time domain. In the Transmission Line Model (TLM), vertical or horizontal electrodes are represented by distributed parameters along its length. and its impedance are calculate by analytical equations. However, for counterpoise electrodes there are no analytical formulae to estimate its tower-footing grounding impedance. To tackle this issue, numerical methods have been employed to assess the tower-footing grounding impedance in any various arrangements. In this article, a comparison between the grounding impedance obtained by the TLM and numerical Method of Moments (MoM) is carried out in order to verify the accuracy of the numerical method. Then, grounding impedances of counterpoise electrodes and the Grounding Potential Rising (GPR) are calculated for different configurations of a multi-layer soil. It can be noted that grounding impedance of counterpoise electrodes as well as the peaks of the GPR curves are strongly modified by the presence of multi-layer soil and electrode length.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,654

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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