Corrosive Dibenzyl Disulfide Concentration Prediction in Transformer Oil Using Deep Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Dibenzyl disulfide (DBDS) is the most prevalent corrosive sulfur in transformer oil. It reacts with the transformer windings to produce copper sulfide (Cu2S) and gets deposited on the insulating paper’s surface, leading to interturn faults within the transformer windings. Hence, this article proposes a deep neural network (DNN) to predict the DBDS content in transformer oil. The parameters like interfacial tension (IFT), breakdown voltage (BDV), water content (WC), oxygen, neutralization number (NN), color, furan content, and specific gravity (SG) were used as features to train and test the DNN model. The performance of the regression model was evaluated using mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (${R}^{{2}}{)}$. Moreover, extensive analysis is carried out by varying feature combinations and test-train ratios to obtain the best prediction model. The values of DBDS predicted by DNN were further used to determine the corrosive sulfur concentration in transformer oil. The proposed method is validated on real-life transformer data obtained from the online dataset and on data obtained from the local power utilities. A comparative study showed better efficacy of the proposed DNN model than other prediction models for accurate DBDS prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».