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Enregistrement W4289915750 · doi:10.1109/tdei.2022.3183671

Development and Application of Superhydrophobic Outdoor Insulation: A Review

2022· review· en· W4289915750 sur OpenAlexaff
Refat Atef Ghunem, E.A. Cherney, M. Farzaneh, Gelareh Momen, Hazlee Azil Illias, Gustavo Arturo Mier Malagon, Vidyadhar Peesapati, Fanghui Yin

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversity of WaterlooNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceVoltageHigh voltageNanotechnologyEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this article is to present a review of the development and application of superhydrophobic insulation for outdoor high-voltage applications. The methods of preparing insulation exhibiting superhydrophobic properties to mitigate the pollution problem under high voltages in the outdoors are explored. In addition, the existing evaluation techniques at the material development stage are reviewed and potential new modifications are discussed. The self-cleaning and anti-icing properties, the electrical performance, and prospects of superhydrophobic insulators are also addressed. Although superhydrophobic insulators may show promising behavior in small-scale laboratory conditions that do not use electrical stress, the effect of surface micro–nano structure responsible for the superhydrophobicity on the performance under the actual outdoor and weathering conditions under voltage remains to be fully understood and verified. Therefore, there is a need to verify the feasibility of superhydrophobic insulators for outdoor high-voltage applications with a solid evaluation protocol, while using material screening methods in the laboratory, and with reference to field experience.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,306
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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