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Enregistrement W3166596946 · doi:10.1109/tdei.2021.009475

Observation and Simulation for the Movement of Metallic Particles in Flowing Transformer Oil under AC/DC and Combined Voltages

2021· article· en· W3166596946 sur OpenAlexfundno aff
Xinyu Luo, Cheng Pan, Yuhang Yao, Yumin Chen, Ju Tang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaCanada School of Energy and Environment
Mots-clésMechanicsVoltageElectrodeTransformer oilTransformerMaterials scienceElectric fieldVoltage dropDrop (telecommunication)Electrical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The movement of metallic particles in flowing transformer oil is observed under AC, DC and AC/DC combined voltages. It is found that the particles execute sedimentation followed by repeated up-down motions in the vertical direction, and meanwhile move along with the oil flow in the horizontal direction. The up-down motion is affected by applied voltage. With the application of AC voltage, the bounce height from the grounded electrode does not exceed the half of electrode separation. After the DC component is introduced, the particles can arrive at the high-voltage electrode. When the ratio of combined voltage between AC and DC components is 1:1, the particles drop slightly in the upward motion and rise slightly in the downward motion. As the ratio is reduced, no such slightly dropping or rising is observed. In order to analyze the experimental results, a simulation model about solid-liquid two-phase flow subjected to electric field is constructed. Simulated trajectories of particles are in good agreement with the experiments. Based on the model, the evolution of force condition exerted on a particle during its motion is analyzed, and the relationship between partial discharge (PD) frequency and particle movement is briefly discussed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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