Enhanced stability nanofluids for sustainable high-voltage transformer applications
Notice bibliographique
Résumé
The demand for sustainable alternatives to fossil-based insulating liquids in power transformers has intensified due to environmental concerns associated with mineral oils. Natural esters, such as canola oil, are renewable and biodegradable insulating liquids, but their adoption remains limited due to poor thermo-oxidative stability, ionization resistance, and standardization. To address these limitations, this study presents the development and characterization of a canola-based nanofluid enhanced with TiO 2 nanoparticles to improve its suitability for transformer insulation. TiO 2 nanoparticles with an average size of 5 nm were dispersed into canola oil using two surfactants, Polysorbate 80 and Span 80, at concentrations ranging from 2 g/L to 8 g/L. The novelty of this work lies in the use of ultra-fine (5 nm) TiO 2 nanoparticles combined with a comparative optimization of surfactant type and concentration to achieve long-term colloidal stability and improved dielectric performance, an approach previously unreported in this context. Nanofluid stability was assessed via turbidity measurements and visual inspection, with Span 80 demonstrating superior long-term stabilization. Results show that nanoparticles and surfactant addition slightly increased the density and viscosity of the base oil but remained within acceptable limits for transformer applications. Dielectric analysis revealed a reduction in dissipation factor with the addition of nanoparticles, with optimum performance at 0.2 wt% of nanoparticles and 2 g/L of surfactant. Furthermore, the AC breakdown voltage improved by 27.01 % at an optimal formulation of 0.2 wt% TiO 2 and 2 g/L Span 80. The developed nanofluid demonstrates strong potential as a sustainable and high-performance alternative to mineral oil for next-generation transformer applications. • Development of a canola-based nanofluid enhanced with TiO 2 nanoparticles. • Stability enhancement using Polysorbate 80 and Span 80 surfactants. • Span 80 demonstrated superior long-term stabilization through turbidity assessment. • Tan δ reduces with optimum performance at 0.2 wt% of TiO 2 and 2 g/L of Span 80. • BDV improved by 27.01 % at an optimal formulation of 0.2 wt% TiO 2 and 2 g/L Span 80.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».