Enhancing the Performance of Natural Ester Insulating Liquids in Power Transformers: A Comprehensive Review on Antioxidant Additives for Improved Oxidation Stability
Notice bibliographique
Résumé
The reliability of the electrical grid is vital to economic prosperity and quality of life. Power transformers, key components of transmission and distribution systems, represent major capital investments. Traditionally, these machines have relied on petroleum-based mineral oil as an insulating liquid. However, with a global shift toward sustainability, renewable insulating materials like natural esters are gaining attention due to their environmental and fire safety benefits. These biodegradable liquids are poised to replace hydrocarbon-based oils in transformers, aligning with Sustainable Development Goals 7 and 13 by promoting clean energy and climate action. Despite their advantages, natural esters face challenges in high-voltage applications, particularly due to oxidation stability issues linked to their fatty acid composition. Various antioxidants have been explored to address this, with synthetic antioxidants proving more effective than natural ones, especially under high-temperature conditions. Their superior thermal stability ensures that natural esters retain their cooling and dielectric properties, essential for transformer performance. Furthermore, integrating machine learning and artificial intelligence in antioxidant development and monitoring presents a transformative opportunity. This review provides insights into the role of antioxidants in natural ester-filled power equipment, supporting their broader adoption and contributing to a more sustainable energy future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».