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Enregistrement W4287846872 · doi:10.1109/eic51169.2022.9833218

Comparison of Different Voltage Waveforms for Partial Discharge Measurement in Medium Voltage Cables and Accessories

2022· article· en· W4287846872 sur OpenAlexaff
Ali Naderian Jahromi, Pranav Pattabi, Shanon Lo, J. Densley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensCollege of Family Physicians of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartial dischargeVoltageWaveformElectrical engineeringSensitivity (control systems)Materials sciencePower cableHigh voltageAcousticsEngineeringElectronic engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partial discharge (PD) measurement is commonly used to identify weak spots in medium voltage (MV) cables and accessories, as an acceptance and a maintenance test procedure. A PD event leads to the continued accelerated aging of a cable or an accessory and does not heal itself. In this background, PD testing can spot localized issues in the cable insulation such as voids, air gaps and electrical trees, and workmanship problems at the cable accessories (due to misalignment, improper cutbacks, etc.). PD is a frequency-dependent phenomenon and is influenced by the rate of rise of the test voltage, especially at the point of zero-crossing. It is therefore important to analyze if the nature of the voltage waveform used has a significant effect on the PD measurement test results. This paper aims to evaluate the performance of different voltage waveforms, such as the power frequency (sinusoidal AC – 60 Hz), damped alternating current (DAC), and sinusoidal very low frequency (VLF) (at 0.1 Hz) for PD measurement in MV cables and accessories. The paper will demonstrate the sensitivity of the aforementioned offline PD measurement technologies in identifying defects in MV cable samples through a laboratory investigation when various voltage waveforms are applied. The PD measurement sensitivity in terms of the background noise level, localization capability as well as the identification of the partial discharge inception voltage (PDIV) and partial discharge extinction voltage (PDEV) values will also be highlighted.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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