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Enregistrement W4220884866 · doi:10.1029/2021sw003021

Assessing the Impact of Weak and Moderate Geomagnetic Storms on UK Power Station Transformers

2022· article· en· W4220884866 sur OpenAlexaboutno aff
Zoe Lewis, J. A. Wild, Matthew Allcock, Maria‐Theresia Walach

Notice bibliographique

RevueSpace Weather · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKUK Research and Innovation
Mots-clésGeomagnetic stormGeomagnetically induced currentSpace weatherEarth's magnetic fieldTransformerMeteorologyEnvironmental scienceStormQUIETAtmospheric sciencesGeologyMagnetic fieldGeographyElectrical engineeringPhysicsEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is well documented that space weather can impact electricity infrastructure, and several incidents have been observed in recent decades and directly linked to large geomagnetic storms (e.g., the Hydro Québec incident in 1989). However, less is understood about the impact of lower‐level geomagnetically induced currents on the health of transformers in the long term. In this study, the long term impact of geomagnetic activity on 13 power station transformers in the UK is investigated. Dissolved gas measurements from 2010 to 2015 were used to look for evidence of a link between degradation of the transformer and heightened levels of the global SYM‐H index and as measured at Eskdalemuir magnetometer station in southern Scotland. First, case studies of the most significant storms in this time period were examined using dissolved gas analysis methods, specifically the Low Energy Degradation Triangle. These case studies were then augmented with a statistical survey, including Superposed Epoch Analysis of multiple storm events. No evidence of a systematic space weather impact can be found during this time period, likely owing to the relatively quiet nature of the Sun during this epoch and the modernity of the transformers studied.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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