Improving the tracking and erosion resistance of silicone rubber using Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub> and platinum catalyst
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In typical HTV silicone rubber for composite insulators subjected to a 4.5 kV inclined plane (IP) test, alumina trihydrate loading exceeds 40 wt%, which limits the rubber content and weakens the antiaging properties. This study compares two methods for enhancing tracking and erosion resistance while reducing ATH content to meet IP test requirements. Increasing Fe2O3 content from 1.5 wt% to 3 wt% promotes the formation of mullite. The formed ceramic layer isolates heat and oxygen and hence facilitates the specimen to pass the IP tests with less content of ATH. By contrast, Pt/NS system cannot suppress the tracking efficiently by forming the SiOC ceramics at high ATH loading. The decomposition of ATH will generate water vapor and lead to holes in the surface. Both moisture and oxygen absorbed have a detrimental effect on the suppression mechanism of the Pt/NS system. Consequently, it is recommended that the content of Fe2O3 can be increased slightly to lower the ATH content in the traditional HTV SiR formula used for the composite insulator. Besides, when the content of ATH is relatively high, the use of the Pt/NS system is not recommended.
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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 ».