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Enregistrement W4297516102 · doi:10.3390/en15197146

Efficiency Improvement of an Electric-Grid Transformer Using the Diamagnetism Characteristics of a Bulk Superconductor

2022· article· en· W4297516102 sur OpenAlexaff
Daniel Shaked, Eldad Holdengreber

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformerDistribution transformerEnergy efficient transformerMaterials scienceElectrical engineeringMagnetic coreEngineeringElectromagnetic coilVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An innovative method to improve the efficiency of a single-phase electric-grid 125 kVA, 50 Hz shell type and distribution transformer is presented. The diamagnetism characteristic of a bulk high-temperature superconductor (HTS), designed in a specific dimension, is used to construct a magnetic shield around the air gaps that form between the core joints and among the coils of the transformer. Consequently, the shielded flux engages the core area and increases the flux density in the core, resulting in an increase in the output power, and hence an improved transformer efficiency. The transformer was designed and simulated using advanced electromagnetic software. Simulation results indicate that the width and thickness of the HTS material, as its precise location placed on the air gaps around the core and the coils, can be a substantial factor in generating a magnetic shield that results in an efficiency improvement, superior compared to conventional transformers. The most enhanced performance was received for HTS thickness of 2.6 mm, around 2.4% output power improvement compared with a conventional transformer model. In a transformer of this type that efficiency improvement can lead to great energy savings, around 10,000 kWh for half a year of working under load.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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