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Enregistrement W3013939677 · doi:10.1109/eic43217.2019.9046516

Scanning Individual Stator Bars and Coils with an Antenna to Detect Localized Partial Discharges

2019· article· en· W3013939677 sur OpenAlexaff
C. Hudon, Mélanie Lévesque, Simon Bernier, Hélène Provencher, Émilie Cloutier-Rioux, Yoon Duk Seol

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartial dischargeCapacitive sensingAntenna (radio)Materials scienceAcousticsStatorOpticsElectrical engineeringPhysicsEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partial discharge (PD) measurements have been carried out for years on generators, individual bars and form-wound coils. Even if the determination of quantitative criteria for what is considered normal and abnormal PD still represents a challenge in the industry, phase resolved partial discharge (PRPD) pattern recognition has been successfully used to recognize the nature of PD activity [1-3]. In the present work, conventional PD measurements using a capacitive coupler were compared with measurements made using an antenna to detect localized PD sites on individual bars and coils. The antenna was used to map localized PD sites along the entire length of the straight portion. The measurements were carried out on bars and coils of four different designs. The results revealed that the two measurement techniques give complementary information. It was found that the antenna had a limited sensitivity to PD occurring in micro-voids occluded within the groundwall insulation. For most of the bars and coils tested, the antenna did not detect any signal, even if there was always PD activity measured with the standard capacitive coupler. However, some of the specimens tested with the antenna revealed localized PD sites with distinctive PRPD patterns, suggesting that some anomalies were present at these sites. This information can thereafter be used to determine where to perform dissection of bars and coils.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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