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Enregistrement W3033577955 · doi:10.1109/tia.2020.2999554

Principles and Design of an Integrated Magnetics Structure for Electrochemical Applications

2020· article· en· W3033577955 sur OpenAlexaff
Essam S. Elsahwi, Harry E. Ruda, F.P. Dawson

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformerElectronic engineeringInductorConvertersRippleElectrical engineeringEngineeringComputer scienceVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an integrated magnetics (IM) structure that functions as a current-doubler rectifier (CDR). The proposed IM-CDR is suitable for electrochemical wastewater treatment applications where low-voltage high-current power converters are required for effective treatment. Electrochemical wastewater treatment is a promising technology that has several advantages compared to the traditional biological methods currently employed in the mining industry. However, the technology suffers from high operating cost due to the conduction losses associated with long cables or busbars that run from the source to the treatment cell carrying high current. The IM approach integrates the transformer and two filtering inductors of the discrete CDR (D-CDR) into one magnetic structure which allows for the secondary side of the structure to be packaged with the electrochemical cell, thus resulting in a HVdc distribution network, and as a result, lowers the conduction losses while still benefiting from the ripple cancellation offered by the CDR architecture. This article presents a design example to help the designer relate the required electrical characteristics of the D-CDR to the design parameters of the IM-CDR. A finite element analysis simulation is performed on the IM structure to validate the derived electrical equivalent model. The IM structure is also experimentally built in our lab, achieving a 97.8% efficiency over a 20-40 A load range.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,879

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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