Differential Low-Temperature AC Breakdown Between Synthetic Ester and Mineral Oils: Insights From Both Molecular Dynamics and Quantum Mechanics
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic ester oil (SEO) is promising for bolstering sustainable development and enhancing operational reliability of transformers at low-temperature. The intention of this study is to acquire understanding of differential low-temperature AC breakdown characteristics exhibited by SEO and mineral oil (MO), while delving into the microscopic influencing factors. The results unveil that the breakdown voltage between -20°C and 20°C illustrates a "V"-shaped trend, with SEO consistently higher than MO. SEO presents its maximum breakdown voltage at -20°C and its minimum at 0°C, whereas MO demonstrates its maximum breakdown voltage at 20°C and its minimum at -10°C. Molecular dynamics (MD) and quantum mechanics (QM) calculations reveal that hydrogen bond and interaction energy associated with the state of water, along with the fraction of free volume, mean square displacement, and diffusion coefficient associated with particle transport property, collectively exert considerable influence on the breakdown voltage. Compared to MO, SEO exhibits a higher number of hydrogen bonds and interaction energies, while displaying lower fraction of free volumes, mean square displacements, and diffusion coefficients. Furthermore, the presence of electron trap, in conjunction with these combined factors, leads to a substantially higher breakdown voltage of SEO (31.4 kV) than that of MO at sub-zero temperatures. The wider energy gap of MO compared to SEO leads to a slightly higher breakdown voltage for MO (19.9 kV) compared to SEO at above-zero temperatures. This study provides experimental data and theoretical guidance for the promotion and stable operation of SEO-immersed transformers in UHVDC systems deployed in cold regions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».