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Enregistrement W4401706180 · doi:10.1515/ntrev-2024-0018

Aging assessment of silicone rubber materials under corona discharge accompanied by humidity and UV radiation

2024· article· en· W4401706180 sur OpenAlexfundno aff
Atif Mahmood, Ahmed Muneeb, Usman Saeed, Shahid Alam, Essam A. Al‐Ammar, Jee-Hyun Kang, Wail Al Zoubi, Dongwhi Choi

Notice bibliographique

RevueNanotechnology Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaUniversity of WaterlooNational Research Foundation of KoreaKing Saud UniversityNational Research Foundation
Mots-clésSilicone rubberMaterials scienceCorona dischargeComposite materialRadiationHumidityUltraviolet radiationCorona (planetary geology)SiliconeChemistryRadiochemistryOpticsAstrobiologyMeteorologyElectrical engineeringEngineeringPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High voltage (HV) outdoor insulators are subjected to both electrical and environmental stresses, which may lead to their failure. Among the causes, corona discharge, humidity and UV radiation are considered to be the most damaging factors. Efforts are therefore underway to investigate new materials for improving the performance of insulating systems. In this research work, silicone-based room temperature vulcanized samples filled with alumina trihydrate (ATH), silicon dioxide and magnesium hydroxide (MH) were prepared and exposed to AC corona discharge for a duration of 110 h. The electric discharge was also accompanied by UV radiation and two different humidity levels. Following aging of the test samples, diagnosis was conducted to assess their integrity. Measurements based on determining the static contact angle demonstrated the loss of hydrophobicity of all the materials, while hydrophobicity recovery phenomena revealed that ATH-doped materials demonstrated a comparatively higher increase in the contact angle than in samples filled with silicone dioxide (silica) and MH. Scanning electron microscopy analysis revealed deep cracks and block-like structures on their surfaces. Similarly, energy-dispersive X-ray analysis indicated the signs of surface oxidation of the aged samples. However, the data of elemental composition exhibited the loss of filler contents as well as that of carbon from the base matrix. The overall assessment showed that resistance to suppress aging is influenced by both the filler type and its concentration in the investigated composites. The ATH-filled composites exhibited outstanding performance when exposed to the rigors of corona discharge and other environmental stresses. This research contributes to materials science and HV engineering by addressing the development of composites for enhanced insulator performance, with future aspects lying in the utilization of nano-composites for advanced functionality and durability.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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