Enhancing Oxidation Stability of Natural Esters: A Multiresponse Statistical Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
The exploration of natural esters as green insulating liquids has gained significant attention over the past two decades due to their exceptional qualities for power transformers. However, due to their chemical compositions, the fatty acids make them more susceptible to oxidation compared to mineral oils, highlighting the need for improvements. This study explores the thermo-oxidative enhancement of two natural esters, NE1 and NE2, through the incorporation of tert-butylhydroquinone (TBHQ) and citric acid (CA) antioxidants. The research proceeds in two phases. In the first phase, oxidation stability is evaluated using a full factorial design to analyze the target responses, dissipation factor, acidity, and viscosity through standard methods. The results, assessed through analysis of variance (ANOVA), identify optimal antioxidant concentrations of 0.2 wt.% TBHQ and CA for NE1, and 0.2 wt.% TBHQ with 0.15 wt.% CA for NE2. TBHQ primarily influences viscosity and acidity, while CA notably impacts the dissipation factor. In the second phase, accelerated thermal aging tests are conducted to evaluate the performance of the oils under thermal stress. The antioxidant-treated samples demonstrate significant improvements in oxidative stability, with NE1 showing only an 11.45% increase in viscosity, compared to a 20% increase in NE2 after 1500 hours of aging. These results highlight the importance of tailoring antioxidant formulations to the chemical structure of natural esters, supporting their broader application in transformer insulation.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».