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Enregistrement W4400617254 · doi:10.23977/jeeem.2024.070208

Simulation Analysis of Electric Field of Air Gap Defect in 10KV XLPE Cable Based on COMSOL

2024· article· en· W4400617254 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrotechnology Electrical Engineering and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric fieldBubbleCross-linked polyethyleneMaterials sciencePower cableFinite element methodPower (physics)MechanicsComposite materialElectrical engineeringMechanical engineeringEngineeringPolyethyleneStructural engineeringLayer (electronics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the continuous advancement of urbanization and the improvement of people's living standards, power cables have become an important part of the power system; cross-linked polyethylene insulated cables have good electrical insulation properties, high mechanical strength, and high carrying capacity. The advantages have been widely used in high-pressure and ultra-high-pressure fields. However, during the manufacturing and operation of cables, small air bubbles may occur in the XLPE, which can cause distortion in the distribution of electric fields in the cable.The present study used the COMSOL finite element software for simulation to emulate the electric field in XLPE cables, specifically investigating the distribution features of bubbles of various sizes and locations in the 10kV XLPE cables. The results of the simulation show that the presence of bubbles inside the XLPE layer leads to a significant decrease in potential at the interface among the bubble with XLPE. Additionally, the electrical field intensity at the position of the bubble is greater compared to the electric field strength in the absence of bubbles.And as the position of the bubble gets closer to the outer layer of XLPE, the maximum field strength at the bubble becomes smaller.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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