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Enregistrement W4408423385 · doi:10.1109/tdei.2025.3551678

Reclamation of Synthetic Ester Dielectric Liquids by Pressure and Gravity Percolation Methods

2025· article· en· W4408423385 sur OpenAlexafffund
T. Jayasree, I. Fofana, Esperanza Mariela Rodriguez-Celis, Patrick Picher, Stephan Brettschneider

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-Québec
Mots-clésLand reclamationPercolation (cognitive psychology)DielectricMaterials sciencePetroleum engineeringEnvironmental scienceGeologyOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tremendous demand for electricity requires higher operating voltages, which in turn impose great stress on the transformer insulation system. Condition-based maintenance and liquid decontamination are activities for assessing the risks and extending the service life of such systems. It is therefore important to explore the reclamation of the new biodegradable liquids. It is known that adsorbent-based reclamation is a prominent approach to treating insulating liquids. The present article provides the results of an experimental study on the reclamation of two low-pour-point synthetic ester fluids and a typical synthetic ester liquid using magnesium silicate-based adsorbents. The experimental results also include mineral insulating oil for a baseline reference. All four of these liquids were subjected to accelerated aging under open beaker conditions in the presence of cellulose. The aged liquids were then regenerated by pressure and gravity percolations with two magnesium silicate-based adsorbents. Physicochemical and electrical characterizations were conducted on both the feed and the filtrate. It is inferred that magnesium silicate-based adsorbents have some potential for the reclamation of synthetic esters by removing the polar compounds that evolved with the liquid’s service life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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