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Record W7052876300

Static modelling of AC flashover on contaminated insulators covered with ice using intelligent identificat ion methods = Modélisation statique de contournement électrique sur les isolateurs contaminés couverts avec la glace en courant alternatif en utilisant des méthodes d'identification intelligentes

2009· other· fr· W7052876300 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2009
Typeother
Languagefr
FieldChemistry
Topicthermodynamics and calorimetric analyses
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPollutionPollution preventionNumerical modelingPanacheContaminationAir pollution
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'exposition des lignes de transmission aériennes à la rigueur des conditions atmosphériques des régions froides, peut causer des contournements électriques répétitifs des isolateurs, entraînant des pannes de courant. À côté de l'impact du froid, les conditions ataiosphériques affectant la contamination des isolateurs a été également reconnu comme un autre facteur pouvant affecter considérablement la performance diélectrique des isolateurs. Cette dégradation des performances peut conduire parfois au contoumement de l'isolateur. Les sources naturelles de contamination d'isolateurs sont principalement les contaminants chimiques gazeux produits dans les régions urbaines. Les régions côtières exposées aux embruns ou aux vents très forts et polluants venant de la mer constituent une source importante de pollution des isolateurs. Cette situation conduit à la formation d'une pollution d'ions composite sur les isolateurs à haute tension pendant les périodes hivernales. L'effet combinée de la contamination et la glace accumulée a été reconnue comme l'une des causes majeures de contoumement d'isolateurs. Par conséquent, des méthodes particulières d'étude sont nécessaires pour comprendre la nature de la pollution d'ions composite dans le cadre de la modélisation du phénomène de contoumement des isolateurs en prenant en compte l'effet conjugué de la pollution et de givrage.
\n
\nUn modèle Statique en courant alternatif permettant de prédire la tension de contoumement des isolateurs recouverts de glace contaminée a été développé dans cette étude. Sur le plan conceptuel, le modèle est basé sur le modèle de décharge d'Obenaus qui considère un arc en série avec une résistance. Le modèle d'arc d'Ayrton a été utilisé pour rendre compte de la variation de la tension d'arc en fonction du courant de fuite. Les constantes à l'arc, ainsi que les paramètres de réallumage ont été déterminées en utilisant une modèle physique cylindriques de laboratoire.
\n
\nLe modèle utilise des méthodes d'identification intelligente pour déterminer les variables pertinentes associées à l'expression mathématique du phénomène de contoumement. De nouvelles approches fondées sur un estimateur des moindres carrés (Least Squares Estimator : LSE)? ainsi que des algorithmes d'apprentissages pour système d'interférence floue (Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System : ANF1S) ont été appliquées afin d'en extraire la formule mathématique de la chute de tension aux bornes de l'intervalle non franchi de l'isolateur. La formule ainsi proposée, intègre les principales variables influençant le comportement électrique de la partie résiduelle de l'isolateur recouvert de glace contaminée durant la phase de propagation de fare. En outre, l'expression mathématique proposée pour la tension résiduelle aux bornes de l'intervalle non franchi de l'isolateur a permis d'extraire la formule de calcul de la variation spatiale de la résistance résiduelle de l'intervalle non franchi. La formule dépend des principales variables telles que la conductivité de l'eau de congélation, la densité de sel déposé, le courant de fuite et la longueur de l'intervalle non franchi» Le modèle a été appliqué aux isolateurs industriels et les tensions de contoumements calculés ont été en bon accord avec ceux obtenus à partir d'essais de contournement en laboratoire.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.440
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.216
Teacher spread0.203 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
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