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Enregistrement W4409804515 · doi:10.59019/wqyq7474

Evaluating the Effectiveness of Refractometric Sensors for Transformer Oil Ageing Monitoring

2024· dissertation· en· W4409804515 sur OpenAlexaboutno aff
Ugochukwu Elele

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Transformer Diagnostics and Insulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformerAgeingEnvironmental scienceEngineeringReliability engineeringComputer scienceElectrical engineeringMedicineVoltageInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing emphasis on online ageing detection methodologies for transformer oil—a critical component of high-voltage networks that provides insulation, cooling, and state-of-health information for transformers—there is increasing recognition of their advantages over traditional offline methods. Offline techniques are often limited by challenges such as sample contamination, misinterpretation of results, exposure of on-site personnel to hazards, loss of man-hours, high costs associated with all five stages of detection, and their restriction to scheduled maintenance practices. Consequently, online ageing sensors for transformer oil are gaining significant traction in the field of high-voltage instrumentation. This study evaluates the effectiveness of refractometric optical fibre sensors for ageing detection in transformer oil, leveraging the advantages of fibre optic sensors, including immunity to high-voltage interference, lightweight design, and high sensitivity compared to other sensor types, such as cross-capacitance sensors. The research utilised intensity-modulated fibre optic sensors with varying sensing lengths, as well as the FISO Quebec Fabry-Pérot phase-modulated optical fibre sensor and Universal Multichannel Instrument. Industrial transformer oil samples—including Miden eN 1204 natural ester oil, Polaris GX mineral oil, Nytro Bio 300X vegetable oil, and Midel eN 7131 synthetic ester oil—were degassed, dried, and subjected to accelerated thermal ageing at 115°C. These samples were then characterised for key ageing markers, including interfacial tension, total acidity number (TAN), dissolved decay products (via UV-Vis spectroscopy), particle count, turbidity, and moisture content. The sensitivity analysis revealed that intensity-modulated optical fibre sensors are influenced by the length of the sensing region and the wavelength of the optical source, and they exhibit lower repeatability compared to phase-modulated optical fibre sensors. The FISO Quebec Fabry-Pérot phase-modulated optical fibre sensor demonstrated superior performance, with outputs that are less affected by twists and a rapid settling time of under 0.5 minutes across all four transformer oil types. Thermal response analysis using the FISO Quebec Fabry-Pérot sensor, which has a thermal coefficient of 0.0004 RIU/°C, indicated that the natural ester oil (NE 1204) and Nytro Bio 300X vegetable oil exhibited better thermal stability compared to Polaris GX mineral oil and synthetic ester oil. The enhanced thermal response properties of Nytro Bio 300X were attributed to the presence of antioxidants. Furthermore, correlation analysis between ageing markers from the aged transformer oil samples and the refractive index outputs of the FISO Quebec Fabry-Pérot sensor confirmed its reliability for identifying ageing markers in NE 1204 natural ester oil and Nytro Bio 300X. This reliability is evidenced by a high linear coefficient of determination exceeding 90% and low prediction errors of about 10% for moisture, interfacial tension, and turbidity when validated with independent datasets.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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