Quantitative Simulation-Based Model for Short-Circuit Analysis, Arc-Flash Risk Evaluation, and Protection Coordination in Industrial Electrical Systems
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the persistent safety and reliability problem in industrial electrical systems where short-circuit faults, arc-flash hazards, and poorly coordinated protective devices can jointly cause equipment damage, worker injury, unnecessary outages, and reduced operational continuity. The purpose of the research was to develop and test an integrated quantitative simulation-based model showing how short-circuit analysis, arc-flash risk evaluation, and protection coordination influence industrial electrical system safety and performance. Using a quantitative, cross-sectional, case-based design, the study combined survey data from 210 valid respondents drawn from industrial enterprise case environments, including electrical engineers, maintenance engineers, safety officers, technicians, and supervisors, with simulation outputs from key electrical locations such as the main LV switchboard, MCCs, and feeder buses. The main independent variables were short-circuiting analysis, arc-flash risk evaluation, and protection coordination, while the dependent variable was industrial electrical system safety and operational performance. Data were analyzed using descriptive statistics, Pearson correlation, and multiple regression. The findings showed high mean scores for all major constructs, including short-circuit analysis (M = 4.18, SD = 0.61), arc-flash risk evaluation (M = 4.24, SD = 0.57), protection coordination (M = 4.31, SD = 0.54), and industrial electrical safety and performance (M = 4.27, SD = 0.59). Simulation results identified the Main LV Switchboard Bus as the highest fault-current location at 31.6 kA, while arc-flash incident energy at MCC-1 decreased from 9.8 cal/cm² to 5.9 cal/cm² after coordination refinement, a reduction of about 39.8%, and clearing time improved from 0.42 s to 0.24 s. Correlation analysis revealed strong positive relationships with system safety and performance for short-circuit analysis (r = 0.71), arc-flash risk evaluation (r = 0.76), and protection coordination (r = 0.83), all at p < .001. Regression results further showed that the model explained 72.4% of the variance in safety and performance (R² = 0.724, F(3,206) = 180.24, p < .001), with protection coordination emerging as the strongest predictor (β = 0.401), followed by arc-flash risk evaluation (β = 0.287) and short-circuit analysis (β = 0.249). The study implies that industrial organizations can significantly improve electrical safety and system dependability by integrating fault studies, arc-flash assessment, and coordination review into a single protection management framework.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».