Corrosive Dibenzyl Disulfide Concentration Prediction in Transformer Oil Using Deep Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">${R}^{{2}}{)}$ </tex-math></inline-formula> . 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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle