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Enregistrement W6991691055

Influence des produits de dégradation sur la stabilité thermique et diélectrique des fluides isolants pour les transformateurs de puissance

2013· other· fr· W6991691055 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerical modelingHeat flowDomain (mathematical analysis)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De la centrale d'énergie jusqu'à la consommation de l'électricité résidentielle, commerciale et industrielle, il existe tout un réseau de transport constitué d'une variété de composantes. Parmi ces équipements, il y a le transformateur qui est l'équipement le plus onéreux. Les transformateurs de puissance sont des unités critiques sur les réseaux qui sont exposés à différentes contraintes tout au long de leur vie. Parmi ces phénomènes, il y a les contraintes électriques, thermiques et environnementales, qui réduiront la durée de vie des unités en service.\n \nLes investigations dans ce mémoire de maîtrise, visent à explorer les différents mécanismes de vieillissement thermique, électrique et chimique qui, par la suite, produisent en état de service, une variété de produits de décomposition (gaz, acides, cires et autres produits colloïdaux) qui attaquent (dégradent) les fibres de l'isolant solide (papier) à l'intérieur du transformateur.\n \nLes résultats sont analysés à la suite des différentes mesures effectuées sur différents huiles et fluides naturels et synthétiques dégradés selon des paramètres contrôlés en laboratoire à des fins de comparaison. Ces paramètres sont le vieillissement thermique dans un four à convection à température constante, la simulation d'un point chaud par courant constant, la stabilité sous contraintes électriques à tension fixe et pour terminer le vieillissement thermique en absence d'oxygène par inertage par l'azote. Ces différents fluides vieillis seront par la suite analysés via des techniques de mesure selon les standards imposés par les normes ASTM et via des techniques de mesure innovatrices qui détermineront l'état de la détérioration des fluides en question. Des techniques de mesure telles que la spectrophotométrie, la turbidité, la conductivité thermique, l'acidité, la tension interfaciale, la viscosité, le facteur de dissipation diélectrique ainsi qu'un traceur de radicaux libre ont été utilisés.\n \nL'absence d'oxygène réduit le processus de décomposition, il est montré que sans oxygène, le fluide générera moins de produits de décomposition. Il sera démontré que les radicaux libres des huiles minérales sont détectables par l'utilisation d'un traceur (DPPH), que les différents fluides à la suite des tests de stabilité ne se détériorent pas au même rythme et que les huiles minérales à la suite des tests thermiques produisent une quantité de gaz croissant tandis que les esters et les silicones produisent une quantité de gaz décroissant pour se stabiliser après quelques tests. On pourra voir que les produits de dégradation influencent la conductivité thermique de l'huile.\n \nEn améliorant nos connaissances au sujet des mécanismes des processus de vieillissement et de détérioration des matériaux isolants, les opérateurs de système des réseaux électriques seront en meilleure position pour prendre des décisions appropriées permettant d'éviter des pannes majeures.\n\n-\n\nFrom the power plant to the residential, commercial and industrial, consumption of electricity, there is the power network consisting of a variety of components. Among these facilities, there are power transformers which are most expensive equipment. Power transformers which are critical units for networks are exposed to various stresses throughout their lives. Among these stresses, there are: electrical, thermal and environmental stresses, which will shorten the life of the units in service.\n \nThe investigations performed in this master thesis aimed at exploring the different aging mechanisms: thermal, electrical and chemical that subsequently produce under service conditions, a variety of decomposition byproducts (gases, acids, waxes and other colloidal products). These products will attack (degrade) the fibers of the solid insulation (paper) inside the transformer.\n \nThe investigations were performed on different oils, natural and synthetic fluids degraded under various conditions in laboratory conditions for comparison. These conditions consisted in thermal aging in an oven at constant temperature, simulation of a hot spot at constant current, the stability under electrical discharge and finally thermal ageing in an oven at constant temperature without oxygen. These different aged fluids were subsequently analyzed using ASTM standard measurement techniques and through innovative measurement techniques to assess the condition of fluids. Measurement techniques such as UV-vis spectrophotometry, the turbidity, thermal conductivity, acidity, interfacial tension, viscosity, dielectric dissipation factor and also a free radicals tracer have been used.\n \nThe absence of oxygen slows down the process of decaying. It is shown that without oxygen the fluid will produce less decay product. It will be show that free radicals from mineral oils are attributable with a tracer (DPPH). It will be shown that different fluids under stability tests are not ageing at the same rate. It will be shown that the mineral oils produce an increasing quantity of gas from the thermal tests while esters and silicones produces a decreasing quantity of gas to reach a stability zone after few tests. It will be seeing that decay products influence the thermal conductivity of oil.\n \nBy improving our knowledge about mechanisms of aging processes and deterioration of insulating materials, system operators will be in a better position to take appropriate decisions to avoid major outages.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations0
Publié2013
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