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Enregistrement W4384344827 · doi:10.1109/eic55835.2023.10177336

On the Gassing Behaviour of Synthetic Ester Under Arcing Faults

2023· article· en· W4384344827 sur OpenAlexaff
Moïse T. Agouassi, U. Mohan Rao, Yazid Hadjadj, I. Fofana

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Transformer Diagnostics and Insulation
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault (geology)Electric arcIntensity (physics)Degradation (telecommunications)ChemistryMaterials scienceElectrical engineeringEngineeringElectrodePhysicsPhysical chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, non and aged synthetic esters have been subjected to electrical arcing faults having different intensities. Open beaker thermal aging is performed at $125 ^{\circ}\mathrm{C}$ while the monitoring intervals include 250-aged, 500, 750, and 1000 hours. Arcing fault intensity is realized by performing a repeated number of flashovers in the bulk of the liquid. This includes 30, 60, 90, 120, and 150 repeated breakdowns followed by immediate DGA measurements. This allowed an understanding of the fault gassing behavior at different aging durations and different fault intensities. The degree of degradation is monitored by prominent aging markers, acidity, and interfacial tension in each case. The discussions include digesting the impact of fault gas with degradation at different fault levels and potential correlations for synthetic esters. Appropriate Duval triangle and Duval pentagon methods are used to verify the fault gas diagnostic prediction ability. The results obtained from this study showed that the intensity of the gassing tendency evolves with the degradation rate and is attributable to the intensity of the arcing fault.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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