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Enregistrement W4408280765 · doi:10.1109/access.2025.3550088

Bubbling Inception Temperature in Power Transformers—Part 1: Comparative Study of Kraft Paper, Thermally Upgraded Kraft Paper, and Aramid Paper With Mineral Oil

2025· article· en· W4408280765 sur OpenAlexafffund
Ghada Gmati, I. Fofana, Patrick Picher, F. Meghnefi, Oscar Henry Arroyo-Fernàndez, Djamal Rebaïne, Youssouf Brahami, Yapi Marie Lucia Kouba

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Transformer Diagnostics and Insulation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute of Electrical and Electronics Engineers
Mots-clésKraft paperMineral oilTransformer oilElectrical insulation paperTransformerKraft processMaterials scienceElectrical engineeringComposite materialEngineeringVoltageMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bubbling inception temperature (BIT) of insulating materials used in transformers is critical for their performance and lifespan. This study, which represents the first part of a two-part series, provides a comparative analysis of the BIT for kraft paper, thermally upgraded kraft paper (TUK), and aramid paper impregnated with mineral oil. A customized experimental setup was used to measure the BIT under controlled laboratory conditions. The uniqueness of the setup lies in its precise control of dynamic load conditions via an autotransformer, real-time bubble detection, continuous moisture in oil and temperature monitoring using sensors, the use of capacitive measurement to assess moisture content in paper, and the flexibility to test different oils and insulation materials. This combination enables accurate analysis of bubble formation in oil-paper insulation systems under realistic conditions. Results show that TUK paper has the highest BIT, followed by kraft and aramid papers. Additionally, the study introduces new empirical equations for predicting BIT based on water content for each paper type, notably filling a gap for aramid paper. These equations are valuable for practical engineering applications. The research underscores the importance of moisture control in determining BIT and suggests future studies focused on standardizing methodologies and exploring different dielectric fluids. The findings contribute to improving the design, maintenance, and reliability of transformer insulation systems. Part 2 of this study further explores the long-term effects of thermal aging and alternative dielectric fluids on BIT.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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