油浸式电力变压器绕组稳态温升降阶计算方法研究EI北大核心CSCD

大型电力设备的数字化研究是构建新型电力系统的基础。为了实现在数字化平台中针对不同工况下的油浸式电力变压器绕组稳态温升的精准快速计算,该文提出一种基于本征正交分解方法(proper orthogonal decomposition,POD)与离散经验插值方法(discrete empirical interpolation method,DEIM)的稳态温升降阶计算方法。首先,采用最小二乘有限元法与迎风有限元法建立绕组稳态流固耦合传热计算的有限元全阶模型;其次,基于本征正交分解算法与离散经验插值算法基本原理,建立适用于绕组温升计算的降阶模型;最后,构建二维变压器分匝绕组传热模型,并采用该模型对降阶算法在稳态传热计算中的精度、计算效率以及鲁棒性进行验证分析。数值实验结果表明,所提稳态温升降阶计算方法有很高的计算精度,且计算效率较全阶计算模型提高约40倍左右。同时,对于样本空间范围之外一定区域内的工况,降阶模型仍然具有很高的精度,流场与温度场的平均相对误差均小于5%,说明了降阶模型具有非常优秀的鲁棒性,能够承受一定程度的环境扰动,该算法能够为大型电力设备的数字化提供参考。     

智能食具消毒柜测试标准研究

从消毒柜三十多年的发展历程来看，用户对产品的关注点从能消毒到健康消毒，再到智能消毒等方面不断提升。智能食具消毒柜产品因缺少智能化水平的衡量标准，产品质量良莠不齐。本文介绍的智能食具消毒柜标准可实现对消毒柜产品的智能化水平及质量水平的规范和衡量。     

不同分子量聚醚胺共混对环氧复合泡沫绝缘材料热性能及电气性能的影响分析

环氧基复合泡沫（SF）具有轻质高绝缘的特点，电气和理化性能优异，作为芯体绝缘材料具有良好的应用前景。该文使用聚醚胺作为SF材料树脂基体的固化剂，研究不同分子量的聚醚胺共混对SF材料固化反应机理、热学性能、力学性能及电气性能的影响。研究结果显示，随着高分子量的聚醚胺（D-2000）添加量的逐渐增加，固化时的内部温度出现明显下降，固化反应的放热量逐渐减少。但是当D-2000添加量在30%～40%时材料的拉伸强度、断裂伸长率以及材料的电气性能均有不同程度的下降。结果表明，不同分子量的聚醚胺共混的SF体系可明显减轻热集中带来的烧芯现象，其中D-2000含量为20%时的SF材料综合性能优异，这为解决SF材料工艺生产问题和应用领域的扩展提供了新的思路。     

黑曲霉菌对废旧电缆聚乙烯降解效果及反应机理研究

近年来，随着电缆批量退役，有机固体废物大量堆积，严重威胁环境清洁和人类生命健康。微生物降解废旧电缆比传统的焚烧填埋更为清洁、经济，因此可以采用菌群降解手段实现废旧电缆环保处理。为了研究微生物降解废弃聚乙烯（PE）组分的过程，该文选取黑曲霉菌对聚乙烯粉末进行降解处理，利用傅里叶红外光谱（FTIR）和X射线光电子能谱（XPS）进行官能团分析及样品表面碳、氧元素的含量分析，使用X射线衍射实验（XRD）进行样品的晶体结构分析，采用差示扫描量热-热重分析（DSC-TGA）联用热分析方法开展样品的变温热性能分析，同时基于扫描电子显微镜（SEM）进行10 000～50 000倍下样品的微观形貌观测。实验结果表明，在黑曲霉菌降解低密度聚乙烯的过程中发生了氧化反应，产生了羟基、羰基等亲水基团，在菌群处理聚乙烯天数为14天时，氧元素含量从1.38%增加至13.60%，同时聚乙烯结晶度从53.4%下降到34.18%，起始热解温度降低200℃，最终热解温度降低10℃，熔融峰降低0.87 mW/mg，表面形貌出现明显的孔隙和沟壑。该文解析了黑曲霉菌降解低密度聚乙烯的化学机制为醇化、羰基化以及酶促氧化反应。     

基于酯交换的可回收类玻璃化环氧树脂制备与性能研究

传统环氧树脂因其优异的综合性能和可设计性被广泛运用于复合绝缘子芯棒和干式变压器等领域，但其不溶不熔的特点导致退役电力装备的回收利用存在难题。该文以乙酰丙酮锌作为催化剂制备合成了基于酯交换的酸酐固化环氧树脂类玻璃高分子（Vitrimer）材料，系统地研究了催化剂和固化剂配比对树脂结构、热学、力学及电气性能的影响，并采用物理热压法和醇类溶剂热溶解法探索了其降解、回收性能。研究结果表明，当环氧基团、戊二酸酐及乙酰丙酮锌的摩尔配比为1:1:0.05时，树脂体系表现出较好的综合性能。采用物理热压法回收树脂，其力学强度保持率为76%左右，电气绝缘强度保持率高达90%；化学降解回收速率随催化剂乙酰丙酮锌含量的增加而加快。Vitrimer树脂体系有望为环保型电工装备材料提供新的选择方向。     

考虑湿度气压影响的瓷绝缘子沿面类辉光放电仿真及其紫外光谱特性分析

为研究湿度和气压对瓷绝缘子沿面类辉光放电日盲紫外波段光辐射的影响机制，结合试验和仿真模型，从宏观、微观两个角度分析了湿度和气压对放电点日盲紫外波段光辐射产生过程的影响特性。该文首先搭建了污秽瓷绝缘子放电试验平台，利用光谱仪测量了不同湿度和气压下240～280 nm日盲紫外波段的放电发射光谱。根据发射光谱的特征谱线，确定了放电时产生日盲紫外波段光辐射的激发态N₂和NO分子的具体退激跃迁反应。基于试验，利用有限元软件建立了瓷绝缘子沿面类辉光放电的二维仿真模型，主要考虑了25种粒子和37个化学反应，其中包括与产生日盲紫外波段光辐射有关的2种激发态粒子及9个相关化学反应。在模型中分别改变湿度和气压，得出了2种激发态粒子的粒子数密度及生成速率的变化特性，与试验中不同湿度和气压下的日盲紫外波段光辐射强度的变化特性进行对比分析可知，湿度、气压通过影响2种激发态粒子的产生与淬灭过程，改变了光辐射的强度。     

深度学习与影像自动化评估的肾肿瘤剜除术难度预分析

目的 早期肾癌可以通过肾肿瘤剜除术进行有效治疗，为了降低手术难度和减少手术并发症，需要对手术的难度进行合理有效的评估。本文将深度学习、医学影像组学和图像分析技术进行结合，提出一种基于CT（computed tomography）影像的肾肿瘤剜除术难度自动评估方法。方法 首先建立一个级联的端到端分割模型对肾脏、肾肿瘤和腹壁同时进行分割，同时融入子像素卷积与注意力机制，保证了小体积肿瘤分割的精确性；然后使用影像组学特征对误判的肾肿瘤进行去除；最后依据分割结果，采用国际标准的梅奥肾周粘连概率（Mayo adhesive probability，MAP）评分和R.E.N.A.L评分对肾脏和肾肿瘤进行自动化的评估计算，并根据计算结果得出肾肿瘤剜除术难度。结果 将实验的自动化评估结果与三甲医院泌尿科的3位医疗专家的结果进行对比，从预测的平均结果来看，超过两个专家，与最好的专家相差仅0.1%。平均预测时间，单个肿瘤约为244 ms，标准差只有8 ms，专家评估时间约为26 s，标准差在3 s左右，自动评估速度是人工的108倍左右。结论 自动化评估结果整体上与专家评估水平基本一致，同时评估速度更加快速稳定，可以有效替代专家进行自动化评估，为术前准确诊断、手术方案个体化规划和手术入路选择提供准确可靠的决策支持，给手术难度诊断评估提供智能化的医疗解决方案。