Thermal analysis of mineral oil‐based nanofluids of distribution transformers exposed to simultaneous current and voltage harmonics
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The exact thermal evaluation of distribution transformers (DTs), which are critical and costly pieces of equipment for the power grids, may contribute to preventing the respective failures. Therefore, the present study non‐uniformly investigated DT for correct anticipation of hotspot temperature (HST). Optical fibre sensors (OFSs) were applied for assessing our newly developed non‐uniform 3D computational fluid dynamic (CFD)‐based modelling while performing the temperature rise test (TRT). It should be noted that this new 3D CFD‐based thermal analysis showed an error percentage of 0.11% (0.1°C) in comparison to the OFS measurement, reflecting the ideal efficiency and accuracy of the model. Moreover, thermography for both top‐oil temperature (TOT) and bottom‐oil temperature (BOT) was employed to validate the results from non‐uniform 3D (three‐dimensional) CFD‐based thermal evaluations. The results indicated an acceptable level of relationship between thermography and thermal analysis of 3D CFD at the specified two spots, with an error percentage of <0.65%, demonstrating the acceptable accuracy of the new non‐uniform 3D CFD‐based model. In the following, yet importantly, the new non‐uniform 3D model was subjected to the total harmonic distortions (THD) for the current and voltage of 5%, 10%, and 15%, which raised the HST more than the original model without harmonics by 3.3°C, 7.1°C, and 10.3°C, respectively. Ultimately, different mineral oil‐based nanofluids’, such as multi‐walled carbon nanotubes (MWCNTs) and diamond nanoparticles, influence on the HST decrement of DT in simultaneous current and voltage harmonics was investigated.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle