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Enregistrement W4315778637 · doi:10.1109/tdei.2023.3235861

Tracking and Erosion of Polydimethlysiloxane With Different Molecular Weight for Outdoor Insulation

2023· article· en· W4315778637 sur OpenAlexaff
Fadi Z. Kamand, Belal Saleh, Mohammad K. Hassan, Refat Atef Ghunem, Ayman El‐Hag, Ahmed Abdala, Leena Al‐Sulaiti

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensUniversity of WaterlooNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesQatar Foundation
Mots-clésPolydimethylsiloxaneDepolymerizationMaterials scienceErosionSilicone rubberComposite materialSiliconeDegradation (telecommunications)Chemical engineeringPolymer chemistryGeologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the degradation mechanisms of unfilled polydimethylsiloxane with different molecular weights are investigated under dry-band arcing using the inclined plane tracking and erosion test and material characterization techniques. Tracks of carbonaceous residue formed as byproducts of radical-based crosslinking are prevalent over erosion as the molecular weight increases. Erosion becomes dominant with polydimethylsiloxane that undergoes mainly depolymerization during degradation at lower molecular weights. Accordingly, tracking due to a progressive carbonaceous residue formed on the surface is the degradation pattern observed under the dry-band arcing for the polydimethylsiloxane with higher molecular weights (45 000 and 28 000 g/mol) during the inclined plane test (IPT), whereas erosion due to depolymerization is more evident on the polydimethylsiloxane surfaces with lower molecular weights (17 200 and 9400 g/mol). This study highlights the possibility to tune the tracking and erosion tendency of silicone rubber outdoor insulation by controlling the molecular weight of the organosiloxane base, without the sole reliance on fillers as commonly perceived.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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