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Enregistrement W4409683815 · doi:10.1109/tdei.2025.3563164

Erosion Suppression of Zinc Borate Filler in HTV Silicone Rubber Under AC Dry-Band Arcing

2025· article· en· W4409683815 sur OpenAlexaff
Idris Ozdemir, Halil Ibrahim Uckol, Suat İlhan, Yazid Hadjadj, Gürkan Soykan, Abdullah Aydogan, Refat Atef Ghunem

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical Contact Performance and Analysis
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésSilicone rubberZincMaterials scienceErosionElectric arcBoronFiller (materials)Zinc borateSiliconeComposite materialNatural rubberMetallurgyElectrodeChemistryFire retardant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the erosion suppression mechanisms of Zinc Borate in high-temperature vulcanized silicone rubber using the IEC 60587 inclined plane test and simultaneous thermogravimetric-differential thermal analysis. Alumina tri-hydrate is employed in this study as a reference filler for comparison with Zinc Borate filler. The dehydration of Zinc Borate is reported to start around 350°C, whereas alumina tri-hydrate starts dehydration at lower temperatures around 230°C. An insignificant difference is shown in the erosion resistance between the alumina tri-hydrate and Zinc Borate-filled composites. Both fillers are shown viable in preventing the tracking and erosion failure in the IEC 60587 inclined plane test under the critical 4.5kV ACrmsvoltage. Zinc Borate is found to suppress failure with the formation of residue acting as a shield against the progression of erosion. Whereas, alumina tri-hydrate alleviates surface temperature by promoting an internal oxidation mechanism that suppresses combustion of silicone rubber. This study's findings highlight the potential application of Zinc Borate as a cost-effective filler in high-temperature vulcanized silicone rubber for outdoor insulation, particularly in regions where this filler is readily available.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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