Influence of ageing on oil degradation and gassing tendency under high‐energy electrical discharge faults for mineral oil and synthetic ester
Notice bibliographique
Résumé
In this work, mineral oil and synthetic esters were selected at different ageing factors (based on acidity values). Fresh and aged oils have been subjected to high‐energy discharges (repeated 100 breakdowns) to simulate electric faults of highly vulnerable intensity. The intent of this work is to understand the influence of high‐energy electric faults on oil degradation and gassing tendency at different ageing conditions. In this study, the influence of the high‐energy discharges on degradation and gassing tendency at different ageing factors is reported for mineral oil and synthetic esters. Oil degradation is reported by adopting ultraviolet spectroscopy, turbidity and particle counter as per american society for testing and materials (ASTM) standard test methods. Gassing tendencies and fault gas analysis are understood by dissolved the gas analysis using Duval's triangle and Duval's pentagon methods for mineral and non‐mineral oils. It is found that the influence of high‐energy discharges on oil degradation is higher in mineral oils to that of the synthetic esters. The intensity of the gassing tendency is higher for ester fluids; however, as per the Duval methods, the faulty conditions are at lower levels as compared to mineral oils.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».