Statistische Analyse des Einflusses von FeO3- und ZnO-Nanopartikeln auf die physikalisch-chemische und dielektrische Leistung von Monoester

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 12328 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Dieser Artikel befasst sich mit einer vergleichenden Untersuchung der physikalisch-chemischen und elektrischen Eigenschaften von Monoestern des Rizinusöls im Vergleich zu ihren Gegenstücken auf Basis von FeO3- und ZnO-Nanopartikeln. Die Ergebnisse werden auch mit denen in der Literatur zu Triestern sowie mit den Empfehlungen des Standards IEEE C 57.14 verglichen. Die Daten werden mithilfe eines Anpassungstests statistisch analysiert. Die Analyse der Viskositätsdaten bei 40 °C zeigt einen Anstieg der Viskosität. Für Konzentrationen von 0,10 Gew.-%, 0,15 Gew.-% und 0,20 Gew.-% sind diese 5,4 %, 9,69 %, 12,9 % für FeO3-NFs und 7,6 %, 9,91 % und 12,7 % für ZnO-NFs. Bei gleichen Konzentrationen beträgt der Anstieg der Säurezahl 3,2 %, 2,9 %, 2,5 % für FeO3-Proben und 3,18 %, 2,0 % bzw. 1,2 % für ZnO-Proben. Bei gleichen Konzentrationen zeigt der Brennpunkt einen Anstieg von 4 %, 3 % und 2 % für FeO3-Proben und einen Rückgang von 8,75 %, 6,88 % und 5,63 % für ZnO-Proben. Was die Durchbruchspannung betrifft, beobachten wir für die gleichen Konzentrationen einen Anstieg von 43 %, 27 % bzw. 34 % für FeO3. Die Ergebnisse zeigen eine Verbesserung der Teilentladungs-Einsatzspannung mit FeO3 von 24 %, 8,13 % bzw. 15,21 % für die Konzentrationen 0,10 Gew.-%, 0,15 Gew.-% und 0,20 Gew.-%.

Ein Großteil der Leistungstransformatoren verfügt über eine Isolierung aus Zellulose (Papier/komprimierter Pappe) und Öl. Der Zelluloseanteil dieser Isolierung hat drei Hauptfunktionen. Erstens isoliert es die Hauptkomponenten des Transformators von den verschiedenen Spannungen und speichert die elektrische Ladung, wenn der Transformator in Betrieb ist. Dies wird als dielektrische Funktion bezeichnet. Es erfüllt auch eine mechanische Funktion, da die Wicklungen auf ihm ruhen. Die dritte Funktion besteht darin, zur Aufrechterhaltung einer akzeptablen Temperatur beizutragen, indem Kanäle geschaffen werden, durch die Wärme zur Kühlung übertragen wird. Die Hauptfunktion des Öls besteht darin, eine ausreichende Spannungsfestigkeit und Kühlung sicherzustellen, um den Kern und die Baugruppe zu schützen, indem es die Lücken in den Isoliermaterialien füllt. Eine weitere Funktion besteht darin, den Kontakt von Zellulose und anderen Materialien mit Sauerstoff zu minimieren, um das Oxidationsrisiko zu verringern. Für den flüssigen Teil der Isolierung werden seit über einem Jahrhundert am häufigsten Mineralöle verwendet1. Allerdings ist die Kontroverse über die negativen Auswirkungen von Mineralölen auf die Umwelt heutzutage ein heißes Thema, das von Umweltschützern sehr ernst genommen wird2. Dieser erbitterte Kampf hat Forscher dazu veranlasst, nach einer alternativen Lösung für die Mängel von Mineralölen zu suchen3. Eine der alternativen Lösungen, die vorgeschlagen werden, um die Nachteile von Mineralölen auszugleichen, ist die Verwendung von Pflanzenölen. In den letzten Jahrzehnten ist es durch Untersuchungen gelungen, aus pflanzlichen und synthetischen Extrakten eine breite Palette flüssiger Dielektrika herzustellen4. Die verschiedenen Vorschläge basieren im Allgemeinen auf einer Analyse der physikalisch-chemischen, thermischen und elektrischen Eigenschaften dieser Flüssigkeiten im Vergleich zu denen von Mineralölen. Dazu gehören unter anderem Säurezahl, Viskosität, Flamm- und Brennpunkt, Teilentladung und Durchschlagsspannung.

Der Säureindex (AI) ist ein wichtiger Faktor bei der Zersetzung der Zellulosedämmung. Allerdings zeigt Stefan Tenbohlen5 in einer Studie zur Verträglichkeit von Pflanzenölen als Isoliermedium für Leistungstransformatoren, dass der Gesamt-AI in natürlichen Estern viel höher ist als in Mineralöl. Ein ähnliches Ergebnis wird in der Arbeit von Nkouetcha et al.6 berichtet, die eine vergleichende Analyse dieser Daten für Mineralöl, Palmkernölmethylester und Rizinusölmethylester durchführten. Diese Arbeit zeigt, dass auch nach einer chemischen Behandlung dieser Öle der AI größer oder gleich dem von Mineralöl ist. Die Viskosität ist einer der wichtigsten Parameter im Bereich der Isolierung von Leistungstransformatoren. Die Wärmeübertragung in Flüssigkeiten ist eng mit der Viskosität der Flüssigkeit verknüpft. Flüssigkeiten mit hoher Viskosität verlangsamen die Wärmeübertragung und begünstigen somit die Erwärmung der Wicklungen. Ein Vorschlag für Pflanzenöle als Alternative zu Mineralölen muss daher deren Viskosität berücksichtigen. Bertrand et al.7 führten eine experimentelle Studie zu den physikalisch-chemischen Eigenschaften von drei Pflanzenölen im Vergleich zu den Empfehlungen der Norm ISO 3104 durch. Bei den untersuchten Flüssigkeiten handelte es sich um die Methylester von Rizinusöl, Sonnenblumenöl und Rapsöl. Ihre Studie ergab, dass alle untersuchten Flüssigkeiten eine Viskosität hatten, die niedriger oder gleich der des Standards war. Die Ergebnisse ihres Experiments zeigen jedoch, dass Mineralöle in dieser Hinsicht bessere Eigenschaften aufweisen als Pflanzenöle. Okafor et al.8 führten Arbeiten zur Untersuchung der Viskosität von Pflanzenölen durch, wie zum Beispiel: modifiziertes Sojaöl mit hohem Ölsäuregehalt (HOSO), raffiniertes Sojaöl mit niedrigem Ölsäuregehalt (LOSO), Acculube-Öl LB2000 (LB2000) im Vergleich zu Emulsionen auf Mineralölbasis Schneidflüssigkeit (EC). Die Ergebnisse zeigen, dass die Viskosität aller Pflanzenöle exponentiell mit der Temperatur abnimmt und deutlich höher ist als die von Mineralöl (EC). Für den Brennpunkt und den Flammpunkt gibt es wichtige Eigenschaften eines Flüssigkeitsisolators. Diese Daten sind umso wichtiger, wenn die Isolierung in einer Umgebung mit hoher thermischer Konzentration eingesetzt werden soll, beispielsweise in einem Leistungstransformator. Die Kenntnis dieses Parameters bei Pflanzenölen ist wichtig, um die maximale thermische Belastung der Isolierung ohne Entzündungsgefahr vorherzusagen. Diese Eigenschaften stellen einige der Stärken der flüssigen Isolierung auf Pflanzenölbasis im Vergleich zu Mineralölen dar. Subburaj et al.9 haben gezeigt, dass die untersuchten Pflanzenöle einen Flammpunkt und einen Brennpunkt hatten, die 111 % über dem in der Norm ASTM D92 empfohlenen unteren Grenzwert lagen, verglichen mit 50 % bei Mineralöl. Zur Durchschlagspannung untersuchten Tenbohlen und Koch5 die Durchschlagspannung des Pflanzenöls High Oleic 90 Sunflower Oil im Vergleich mit dem synthetischen Ester Midel 7131, dem natürlichen Ester Envirotemp FR3 und dem inhibierten Mineralöl Nynas Nytro 3000X. Ihre Arbeit zeigt, dass die Durchschlagsspannung von Pflanzenölen viel höher ist als die von Mineralöl. Ein ähnliches Ergebnis wurde von Bertrand und Hoang7 gezeigt, die die Durchschlagsspannung von Pflanzenölen wie Rizinusöl, Rapsöl und Sonnenblumenöl untersuchten. In einer früheren Arbeit haben wir eine Phasenauflösungsanalyse zur Ausbreitung von Teilentladungen in Palmkernölmethylester im Vergleich zu Mineralöl durchgeführt10. Es wurde der Schluss gezogen, dass Pflanzenöl die Aktivität von Teilentladungen besser verlangsamen kann.

Obwohl flüssige Isolatoren auf pflanzlicher Basis ihre Wirksamkeit für einen möglichen Einsatz in Leistungstransformatoren bisher bewiesen haben, ist kürzlich ein neues Konzept aufgetaucht. Hierbei handelt es sich um die Verwendung von Nanoflüssigkeiten auf Basis von Nanopartikeln als dielektrische Flüssigkeit für Hochspannungsgeräte im Allgemeinen und in Leistungstransformatoren im Besonderen. Tatsächlich waren sie anfangs die beste Möglichkeit, die Wärmeübertragung zu verbessern11. Es hat sich gezeigt, dass Nanoflüssigkeiten ein großes Potenzial zur Verbesserung der Wärmeübertragungskapazität von Basisflüssigkeiten als Kühlmittel in verschiedenen Anwendungen haben12. Heutzutage ist die Nanotechnologie zu einem der aufregendsten und fortschrittlichsten Bereiche der Wissenschaft und Technik geworden13. Die Aufmerksamkeit richtet sich nun auf die Auswirkungen auf die physikalisch-chemischen und elektrischen Eigenschaften von Isolierflüssigkeiten für Leistungstransformatoren. Im Hinblick auf die Säurezahl in Nanoflüssigkeiten untersuchten Asse et al.14 beispielsweise den Einfluss von FeO3-Nanopartikeln auf diesen Parameter im Palmkernölmethylester. Ihre Arbeit zeigt, dass die Zugabe von FeO3-Nanopartikeln den negativen Effekt einer Erhöhung der AI hat. Sie zeigen, dass bei einer Zugabe von Nanopartikeln in Konzentrationen von 0,10 Gew.-%, 0,15 Gew.-% und 0,20 Gew.-% ein Anstieg der IA um 356 %, 317 % bzw. 265 % beobachtet wird. Ein völlig anderes Ergebnis wird in der Literatur von Hudedmani und Thomas15 präsentiert. Sie führten ein ähnliches Experiment mit dem synthetischen Ester MIDEL 7131 und Nanopartikeln wie Ba0,85Ca0,15Zr0,1Ti0,9O3 (BCZT), Calciumferrit (CaFeO3) und Eierschalen-Nanomaterialien durch. Sie zeigen, dass diese Nanopartikel keinen Einfluss auf die KI haben. Bezüglich der Viskosität in Nanoflüssigkeiten untersuchten Madavan et al.16 die Auswirkungen der Zugabe von Al2O3-, BN- und Fe3O4-Nanopartikeln zu Mineralöl, Honge-Öl, Neem-Öl, Senföl und Punna-Öl. Sie kamen zu dem Schluss, dass all diese Nanopartikel die Viskosität der Flüssigkeiten verschlechterten. Sie zeigten, dass die Viskosität mit zunehmender Nanopartikelkonzentration zunahm. Das gleiche Ergebnis zur Viskosität wird von Sulemani et al.17 berichtet. Sie zeigen, dass die Zugabe des Verbundstoffs aus Aluminiumoxid und Zinkoxid (Al2O3 + ZnO) zu Pflanzenölen (Sojaöl, eine Mischung aus Sonnenblumenöl und Olivenöl) die Viskosität erhöht um 22 %. In Bezug auf Flammpunkt und Brennpunkt berichten Sumathi und Rajesh18, dass die Zugabe von TiO2-, Al2O3- und MoS2-Nanopartikeln zu Transformatoröl diese Parameter verbessert. Tests ohne Zusatzstoffe ergeben einen Flammpunkt von 142 °C. Die Ergebnisse liegen bei 157 °C, 142 °C bzw. 148 °C für Nanofluide auf Basis von TiO2-, Al2O3- und MoS2-Nanopartikeln. Für den Flammpunkt liegen die Ergebnisse bei 164 °C, 155 °C bzw. 152 °C für Nanofluide auf Basis von TiO2-, Al2O3- und MoS2-Nanopartikeln im Vergleich zu 150 °C in Öl ohne Zusatzstoffe. Das gleiche von Prasath et al.19 durchgeführte Experiment mit dem synthetischen Ester MIDEL 7131 und Titannanopartikeln (TiO2) zeigt einen Anstieg des Flammpunkts um 2,2 %, 3,63 % bzw. 4,72 % für Konzentrationen von 0,005 Vol. %, 0,01 Vol. % ,% und 0,05Vol.%. Auch der Flammpunkt erhöhte sich bei den gleichen Konzentrationen um 1,71 %, 7,16 % und 8,50 %. Für die Durchbruchspannung untersuchten Šárpataky et al.20 den Einfluss der Zugabe von C60-Nanopartikeln auf die Durchbruchspannung des natürlichen Esters MIDEL eN 1204 und des synthetischen Esters MIDEL 7131. Die Ergebnisse zeigten, dass die Durchbruchspannung um 32,5 % erhöht wurde der Ausgangswert in beiden Flüssigkeiten, bei einer optimalen Nanopartikelkonzentration von 0,01 % Gew./Gew. Der Spannungsfestigkeits- und Daueralterungstest von Nanoflüssigkeiten auf Pflanzenölbasis wurde von Peppas et al.21 untersucht. Die Ergebnisse zeigen einen Anstieg des BDV bei einer maximalen Konzentration von 0,008 % Gew./Gew. mit handelsüblichem Fe3O4-Pulver und 0,012 % Gew./Gew. für Nanoflüssigkeiten mit oleatbeschichtetem kolloidalem Fe3O4. Sie zeigen auch, dass die Zugabe von Nano-Fe3O4 den negativen Effekt hat, den BDV deutlich zu reduzieren. Im Hinblick auf die Alterung von Nanoflüssigkeiten hat sich gezeigt, dass die Zugabe von Nanopartikeln (CaCu3, Ti4O12, TiO2, C60 usw.) zum Isolieröl einige der elektrischen Eigenschaften verbessert21. Du et al.22 untersuchten die Wirkung von TiO2-Nanopartikeln auf die elektrischen Eigenschaften gealterter isolierender Mineralöle. Sie zeigen, dass die Zugabe von TiO2-Nanopartikeln vor der Alterung den BDV im Gegensatz zu nativem Öl um 30 bis 40 % erhöht. Für die Teilentladungen untersuchten Makmud et al.23 die Aktivität von Teilentladungen in Nanoflüssigkeiten auf Basis von Fe2O3 und Palmöl. Sie zeigen, dass die Entladungsanfangsspannung im Nanofluid um 20 kV rms höher ist. Sie stellen außerdem fest, dass die Zahl der PD-Ereignisse bei niedrigen Konzentrationen geringer ist als bei hohen Konzentrationen. Das gleiche Experiment wurde von Makmud et al.24 zur Aktivität von DPs in Nanoflüssigkeiten auf Basis von Palmöl sowie Fe2O3- und TiO2-Nanopartikeln durchgeführt. Ihre Arbeit zeigt, dass alle Arten von verwendeten Nanopartikeln die Entstehungsspannung von DPs deutlich verbessern und deren Häufigkeit verringern. Allerdings zeigt sich auch, dass hohe Konzentrationen an Nanopartikeln die Qualität der Flüssigkeit negativ beeinflussen und die Austragsaktivität fördern.

Wie aus der oben dargestellten Übersicht hervorgeht, konzentriert sich die überwiegende Mehrheit der Studien, in denen Nanoflüssigkeiten auf der Basis natürlicher Esteröle als Alternative zu Mineralölen vorgestellt werden, auf Triglyceride (Triester). Tatsächlich bestehen Pflanzenöle hauptsächlich aus natürlichen Triestern, den sogenannten Triglyceriden25. Triglyceride sind Moleküle, die drei Estergruppen, Fettsäuren und Glycerin enthalten. Obwohl Triester eine Reihe von Vorteilen hinsichtlich Durchschlagsfestigkeit und Feuerbeständigkeit bieten, unterliegen sie anderen Einschränkungen, die ihren Einsatz in Leistungstransformatoren einschränken. Triester zeichnen sich durch eine hohe Viskosität aus, was einen großen Nachteil bei der Wärmeübertragung darstellt26. Eine weitere Schwäche liegt in der dreifachen Säurekette (R1, R2 und R3), die gesättigt oder ungesättigt sein kann. Die große Menge an Fettsäuren in diesen Ölen erhöht wahrscheinlich die Oxidationsrate im Isolationssystem und verkürzt somit die Lebensdauer von Hochspannungsgeräten26. Unter den vorgeschlagenen Lösungen zur Verbesserung der Leistung von Triestern in Bezug auf Viskosität und Wärmeübertragung haben Arbeiten in der Literatur gezeigt, dass sich ein Umesterungsverfahren in dieser Hinsicht als sehr effektiv erwiesen hat. Dieses Protokoll wird häufig bei der Herstellung von Biokraftstoffen verwendet und wurde nun als alternative Lösung im Bereich der Hochspannungsisolierung vorgeschlagen27,28,29,30. Durch den Umesterungsprozess werden zwei Säureketten entfernt und das Öl von einem Triester in einen Monoester umgewandelt. Dadurch wird der Säuregehalt im Öl erheblich reduziert. Andere Protokolle ermöglichen es auch, das Glycerin vom Öl zu trennen, um eine Viskosität zu erhalten, die der von Mineralölen nahe kommt. Obwohl sich diese Methode in diesem Bereich als wirksam erwiesen hat, wurde in der Literatur die Anwendung der Nanotechnologie auf Monoester nicht wirklich untersucht, um herauszufinden, welche Auswirkungen sie auf deren physikalisch-chemische und elektrische Eigenschaften haben könnte. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Analyse der physikalisch-chemischen und elektrischen Eigenschaften von Nanoflüssigkeiten auf Basis von Monoestern von Rizinusöl, Eisen- (FeO3) und Zink-Nanopartikeln (ZnO). Am Ende dieser Arbeit wird eine Zusammenfassung einiger Ergebnisse aus der Literatur zu Triestern vorgestellt und mit dieser Arbeit zu einfachen Monoestern und Monoester-basierten Nanofluiden verglichen.

Die Rizinusbohnen wurden vor Ort in der Küstenregion Kameruns unter Anwendung aller gesetzlich vorgeschriebenen Methoden angebaut und geerntet. Nach der Ernte wurden die Samen getrocknet und anschließend mit einer hydraulischen Presse zerkleinert, um das Rohöl zu gewinnen. Die extrahierten Öle wurden dann durch Entschleimung und anschließende Raffinierung gereinigt. Die entstandene Flüssigkeit lässt man zwei Tage ruhen und entschleimt sie anschließend. Bei der Entschleimung werden Phospholipide und Gummis extrahiert, die durch Flüssigkeitszufuhr unlöslich werden können. Der Prozess besteht darin, dem Öl 20 % entmineralisiertes Wasser zuzusetzen, das auf 90 °C erhitzt ist. Das Ganze wird 40 Minuten lang langsam bei 30 U/min gemischt. Das entschleimte Öl wird anschließend durch Dekantieren gewonnen. Der nächste Schritt besteht darin, dem Öl Natriumhydroxid (NaOH) in einer Konzentration von 14°Be zuzusetzen. Dieser Schritt hat zur Folge, dass die Säurezahl aus einem Neutralisierungsprozess freier Fettsäuren verringert wird (Abb. 1a). Der letzte Schritt besteht darin, die Viskosität der Flüssigkeit durch einen Umesterungsprozess31 zu reduzieren (Abb. 1b). Die Technik besteht aus der Zugabe eines basischen Katalysators wie Kaliumhydroxid (KOH) zur Flüssigkeit und der anschließenden Abtrennung des Glycerins durch Dekantieren, das für das Altbackenwerden und die schnelle Kristallisation von Pflanzenölen bei Raumtemperatur verantwortlich ist. Die erhaltenen Monoester werden abschließend 24 h32 bei 80 °C getrocknet. Die Abbildungen 2a,b,c zeigen jeweils ein Beispiel für Triester, Triester nach Neutralisierung der Fettsäuren und Monester von Rizinusöl, die nach dem Umesterungsprozess erhalten wurden.

(a): Neutralisierungsreaktion freier Fettsäuren, (b): Umesterungsreaktion.

Visueller Aspekt von Triestern (a, b) und Monoestern (c).

Die Nanofluidproben werden durch Dispergieren von (FeO3)- und (ZnO)-Nanopartikeln (NPs) in der Flüssigkeit wie folgt erhalten: E0=(COME+0 Gew.-%), E1=(COME+0,10 Gew.-%), E2=(COME+0,15 Gew.-%). %) und E3=(COME+0,20 Gew.-%). Die Wahl der verwendeten Konzentrationen basiert auf früheren Arbeiten des Forschungsteams14,33. Die verwendeten Nanopartikel wurden bei der Firma Hebei Shengzehong bestellt. Sie haben eine kugelförmige Form mit einem mittleren Durchmesser von 50 nm bzw. 100 nm für ZnO und FeO3. Der erste Schritt besteht darin, die Nanopartikel und Ester getrennt voneinander für 24 Stunden in einem Ofen zu entfeuchten. Das erste Mischen erfolgt mit einem Magnetrührer für 1 Stunde. Der zweite Schritt besteht darin, die Flüssigkeit mit einem Ultraschallgenerator (UP-2505) mit einer Leistung von 150 W und einer Frequenz von 25 kHz für 2 Stunden zu homogenisieren, wie in der Literatur beschrieben3. Nach der Beschallungsphase wurden die Proben erneut 45 Minuten lang einem Magnetrührer ausgesetzt und erneut 24 Stunden lang entfeuchtet. Vor jedem Test wird die Stabilitätsprüfung der Proben durchgeführt, indem diese für einen Zeitraum von 24 Stunden ruhen gelassen werden. Abbildung 3 zeigt das Flussdiagramm zur Gewinnung von Nanofluiden. Abbildung 4a,d zeigt die Bilder der Nanopartikel, die durch einfache Fotografie erhalten wurden. Abbildung 4b,e stellt die Bilder der Nanopartikel dar, die mit einem Rasterelektronenmikroskop (REM) aufgenommen wurden. Abbildung 4c,f stellt die Bilder der Nanopartikel dar, die mit einem Transmissionselektronenmikroskop (TEM) aufgenommen wurden. Die Stabilität der Proben wurde mit einem Ultraviolettspektrometer von Cole-Parmer Ltd, UK (Modell 7305, Serie 68444) beurteilt. Tabelle 1 zeigt die Stabilität der Proben über einen Zeitraum von zehn Tagen.

Flussdiagramm zur Gewinnung von Nanoflüssigkeiten.

(a, b, c): Zink-Nanopartikel (ZnO), (d, e, f): Eisen-Nanopartikel (FeO3).

Der Säureindex (AI) wird gemäß ASTM D6871 gemessen. Die Methode besteht darin, 10 g Ester mit 80 ml Ethanol zu mischen und mit einem Magnetrührer rühren zu lassen. Unter Rühren lässt man eine zuvor aus 250 ml Ethanol mit 1,4 g KOH hergestellte KOH-Lösung der Konzentration [0,1n] zufließen. Als Farbindikator wird Phenolphthalein verwendet. Die Säurezahl wird also aus dem Lösungsvolumen ermittelt, das erforderlich ist, um den Farbumschlag hervorzurufen. Gleichung (1)10 gibt die verwendete Berechnungsformel an, wobei AI den Säureindex (mg KOH/g) darstellt, VKOH das geflossene KOH-Volumen (ml) und mb (g) die verwendete Ölmasse ist.

Die Viskositäten der Proben wurden mit einem Kapillarviskosimeter und gemäß ASTM D445/ISO3103 gemessen. Die Methode besteht darin, eine Menge der Probe in Bezug auf den Standard in das Viskosimeter einzuführen. Die Probe wird bis zum vorgeschriebenen Grenzwert entnommen und dann freigegeben. Die kinematische Viskosität wird somit aus der Fließzeit der Isolierflüssigkeit zwischen den Viskosimetermarken nach Gl. (2)10. Dabei ist K die Konstanz des Viskosimeters, t die Fließzeit der Probe zwischen den beiden Markierungen und c die Korrektur der kinetischen Energie.

Der Flammpunkt und der Brennpunkt der Nanoflüssigkeitsproben wurden gemäß ASTM D9334 gemessen. Der in Abb. 4 dargestellte Versuchsaufbau besteht aus einer Heizplatte (220 V-5A), einem offenen Becher mit der Probe, einem Thermoelement zur Messung der Probentemperatur und einem Flammenapplikator. Der Flammpunkt wird ermittelt, indem eine Testflamme in die dafür vorgesehene Öffnung an der Probenoberfläche eingeleitet wird. Die Flammpunkttemperatur ist die Temperatur, bei der eine sehr kurze Flamme von weniger als einer Sekunde Dauer auf der Oberfläche der Flüssigkeit entsteht. Ebenso ist die Flammpunkttemperatur die Temperatur, bei der eine kontinuierliche Flamme auf der Oberfläche der Flüssigkeit erscheint35.

Die Durchbruchspannung wird mit dem in Abb. 5 gezeigten Isolieröltester HYYJ-502 gemessen. Das Gerät verfügt über eine Prüfzelle mit kugelförmigen Elektroden und eine Wechselspannung von bis zu 100 kV. Die Tests werden gemäß ASTM D1816 mit einem Abstand zwischen den Elektroden von 1 mm durchgeführt.

Isolieröltester (HYYJ-502).

Das Gerät zur Messung der Teilentladungseinsetzspannung (PDIV) ist das gleiche wie in der vorherigen Arbeit10. Es besteht aus einem 220 V/50 kV-Aufwärtstransformator und einem Steuergehäuse. Die zu testende Flüssigkeit befindet sich in einer Testzelle mit einem Volumen von 500 ml, die eine Spitzen-/Flachelektrodenkonfiguration enthält. Die Spitzenelektrode ist eine Wolframnadel mit einem Radius von 100 µm und die Flachelektrode besteht aus Messing. Der Abstand zwischen den Elektroden beträgt 2,5 mm. Eine detaillierte Darstellung der Elektrodenkonfiguration ist in Abb. 6a dargestellt. Der HV-Transformator und die Spitze sind über einen 100-MΩ-Strombegrenzungswiderstand (Rp) verbunden. Das Flugzeug ist über einen Shunt-Stromsensor (Rsh) mit der Erde verbunden. Die Hochspannung wird mit einer HV-Sonde gemessen und die Teilentladungen werden mit einem DPs-Sensor gemessen. Abbildung 6b zeigt das schematische Diagramm, das für die Messung verwendet wurde.

(a): Elektrodensystem, (b): Aufbau.

Die Messung von PDIV erfolgt gemäß der Norm IEC 61.29436. Dabei wird die Spannung schrittweise mit einer Geschwindigkeit von 1 kV/s variiert, bis eine Entladung mit einer Amplitude größer oder gleich 100 pC erreicht wird. Die Spannung, die diese Ladung verursacht, wird als erster Wert des IVDP angesehen. Anschließend wird die Spannung langsam auf Nullpotential zurückgeführt und vor dem nächsten Test 1 Minute lang dort gehalten. Dieses Protokoll wird zehnmal wiederholt, um den durchschnittlichen PDIV zu erhalten. Die aufgezeichneten Ströme werden mit den phasenaufgelösten Teilentladungsmodellen (PRPD) untersucht. Abbildung 7 zeigt das Prinzip der PDIV-Ermittlung.

Abbildung des Protokolls zur Erlangung von PDIV.

Die Normalverteilung der Daten basiert auf dem Anderson-Darling-Test. Ursprünglich für technische Zwecke konzipiert, wurde der Anderson-Darling-Test 1952 von TW Anderson und DA Darling37 als Alternative zu anderen statistischen Tests zur Erkennung von Abweichungen von der Normalität von Stichprobenverteilungen entwickelt. Sie ist für Tests mit einer Stichprobe ungerichtet und wird durch die Gleichung (1) angegeben. (3)38.

Dabei ist {x(1) < ⋯x(n)} die in aufsteigender Reihenfolge angeordnete Stichprobe der Größe n und F(x) die zugrunde liegende theoretische kumulative Verteilung, mit der die Stichprobe verglichen wird. Wenn AD größer als der kritische Wert ADα für ein gegebenes α ist, wird die Nullhypothese, dass {x(1) < ⋯x(n)} von der zugrunde liegenden Verteilung F(x) stammt, abgelehnt.

Die kumulative Verteilungsfunktion (CDF) der Weibull-Verteilung ist in Gl. angegeben. (4), das weitgehend das gleiche Prinzip verwendet. Der Skalierungsparameter α (kV), der die charakteristische Lebensdauer darstellt, bei der ein Ausfall von 63,2 % zu erwarten ist, stellt in diesem Zusammenhang die Beständigkeit gegen Blitz oder Feuer sowie die Beständigkeit gegen elektrischen Durchschlag (BDV) dar. Der Formparameter β korreliert mit der Streuung der Daten (x). Die endgültige Entscheidung hängt vom nach Gl. berechneten P-Wert ab. (5)13. Der p-Wert wird mit dem Signifikanzniveau (0,05) verglichen. Wenn der p-Wert kleiner oder gleich 0,05 ist, sollte die Nullhypothese, dass die Weibull-Verteilung zu den Daten passt, abgelehnt werden. Andernfalls sollte die Nullhypothese, dass die Weibull-Verteilung zu den Daten passt, akzeptiert werden.

Der Kolmogorov-Smirnoff-KS-Test der Normalität der Datenverteilung wurde erstmals von Kolmogorov39 und Smirnoff22 eingeführt. Dieser Test ermöglicht einen Vergleich zwischen der Verteilung theoretischer Daten und einer empirischen Verteilung, die zu erwarten wäre, wenn die Daten normal wären. Der KS-Koeffizient kann aus Gl. berechnet werden. (6)38.

In diesem Ausdruck stellt die Funktion F(x) die theoretische Verteilung in x und Fn(x) die empirische Verteilung für eine Stichprobe der Größe n dar. Die Schlussfolgerung zur Hypothese basiert auf dem Wert von KSn. Für einen kritischen Schwellenwert KSα größer als ein gegebener Wert wird die Nullhypothese, dass Fn(x) aus der zugrunde liegenden Verteilung F(x) stammt, abgelehnt. Die Zwei-Stichproben-Version des KS-Tests verallgemeinert sich auf Gl. (7)38.

In diesem Ausdruck stellen die Funktionen Fn(x) und Fn'(x) die empirischen kumulativen Verteilungen in x für die Stichprobengrößen n bzw. n' dar. Die Schlussfolgerung zur Hypothese basiert auf dem Wert von KSn. Für einen kritischen Schwellenwert KSα größer als ein gegebener Wert wird die Nullhypothese, dass Fn(x) aus der zugrunde liegenden Verteilung Fn'(x) stammt, abgelehnt. Dieser Test hat den Vorteil, dass er für experimentelle Situationen mit einer kleinen Anzahl von Proben geeignet ist.

Der Shapiro-Wilk-Test bewertet die Nullhypothese, dass eine Stichprobenpopulation (x1…xn) aus einer Normalverteilung stammt. Es kann aus Gl. ausgewertet werden. (8).

Mit x(i) der Statistik i-ter Ordnung, also der i-ten kleinsten Zahl in der Stichprobe. Die Konstanten ai ergeben sich aus Gl. (9).

wobei \({\varvec{m}}={{({\varvec{m}}}_{1},\dots {{\varvec{m}}}_{{\varvec{n}}})} ^{\boldsymbol{\top }}\) und \({{\varvec{m}}}_{1},\dots {{\varvec{m}}}_{{\varvec{n}}}\ ) sind die erwarteten Werte der Ordnungsstatistiken unabhängiger und identisch verteilter Zufallsvariablen, die aus der Standardnormalverteilung entnommen wurden, und V ist die Kovarianzmatrix dieser Ordnungsstatistiken.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Normalitätshypothesetests der verschiedenen oben genannten Statistiken durch Beobachtung des p-Werts überprüft werden können. Dieser Parameter ist für die statistische Quantifizierung eines Ergebnisses im Falle einer Nullhypothese nützlich. Ziel ist es festzustellen, ob die Nullhypothese zulässig ist. Wenn dies der Fall ist, ist das beobachtete Ergebnis höchst unwahrscheinlich.

Mit der Inbetriebnahme eines ölisolierten Leistungstransformators wird auch der Oxidationsprozess des Systems eingeleitet. Dieser Prozess wird im Allgemeinen durch mehrere Parameter begünstigt, darunter die Wärme der Wicklung und die Erhöhung der Säurezahl. Tatsächlich hinterlässt die Oxidation aufgrund der Verunreinigung des Systems durch Fremdstoffe wie Farbe, Lack und viele andere eine Schlammablagerung, die mit zunehmendem Alter zunehmen kann. Dieser Schlamm hat den negativen Effekt, dass die Wärmeübertragungskapazität des eingetauchten Transformators verringert wird. Daher ist die Kenntnis des Einflusses der Zugabe von Nanopartikeln auf einen Parameter wie die Säurezahl sehr wichtig. Die Ergebnisse des Experiments zeigten, dass die Zugabe von Nanopartikeln in allen Konzentrationen einen negativen Einfluss auf den Säurewert der Ester hatte. Die erhaltenen Indexwerte bleiben jedoch innerhalb der durch den IEEE C57.14-Standard festgelegten Grenzen, der Indexwerte unter 0,06 (mg KOH/g) für Pflanzenöle empfiehlt. Für die Basisflüssigkeit ohne Nanopartikel beträgt die Säurezahl 0,041 (mg KOH/g). Die Zugabe von Eisennanopartikeln (FeO3) bewirkt bei einer Konzentration von 0,10 Gew.-% einen maximalen Zuwachs von 3,20 % gegenüber dem Ausgangswert. Bei dieser Konzentration wird das gleiche Phänomen bei den Zink-Nanopartikeln (ZnO) mit einem maximalen Zuwachs von 3,18 % beobachtet. Wir stellen außerdem fest, dass dieser Zuwachs bei FeO3 bei allen Konzentrationen größer ist als bei ZnO. Tabelle 2 fasst die erhaltenen Säurezahlwerte zusammen und Abb. 8a zeigt die prozentualen Zuwächse für jede Konzentration. Bei der Viskosität der Flüssigkeit handelt es sich um eine intrinsische Eigenschaft, die die charakteristische Fähigkeit von Flüssigkeiten misst, der Bewegung eines Teils der Flüssigkeit relativ zum anderen zu widerstehen33. Es ist auch ein wichtiger Indikator für Strömungs- und Wärmeeigenschaften und spielt eine wichtige Rolle beim Wärmeübertragungsprozess und der Partikelablagerungsrate40. ISO 3104 empfiehlt für Isolieröle für HV/VA-Verteilungstransformatoren weniger als 11 mm2/s bei 40 °C. Daher ist es wichtig, den Einfluss von Nanopartikeln auf diesen Parameter abzuschätzen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Zugabe von Nanopartikeln den negativen Effekt hat, die Viskosität der Verzauberungen zu erhöhen. Ein ähnliches Ergebnis wird von Siddique et al.41 berichtet, die diese Untersuchung mit Zink (ZnO)-Nanopartikeln durchführten. Für Probe E1 beträgt der minimale Viskositätsanstieg 5,4 % bei Nanoflüssigkeiten auf FeO3-Basis und 7,6 % bei Nanoflüssigkeiten auf ZnO-Basis. Tabelle 2 zeigt die bei 40 °C erhaltenen Werte der Viskosität und Abb. 8b zeigt den Anstieg der Viskosität als Funktion der Konzentration der Nanopartikel.

(a): Erhöhung des Säureindex, (b): Erhöhung der Viskosität.

Beim Betrieb eines Leistungstransformators führt die hohe Stromaufnahme an der Sekundärseite zu einer hohen thermischen Belastung der Wicklungen und der Isolierflüssigkeit. Die Kenntnis des Flammpunkts und des Brennpunkts der Isolierflüssigkeit ist daher wichtig, um die maximale Belastung zu kennen, der sie im Betrieb ausgesetzt ist. Abbildung 9a und b zeigen die Verteilung der Flammpunkt- und Brennpunktdaten, die für jede Nanofluidprobe erhalten wurden. Diese Darstellung basiert auf der Funktion „Punkte am Bin ausrichten“ der OriginPro-Software, die die Werte auf den nächsten Nachbarn rundet, um Ausreißer effektiv zu identifizieren. Die Mittelwerte sind durch die durchgezogenen Linien dargestellt. Die Analyse der Daten aus dieser Darstellung zeigt, dass es unabhängig von der Konzentration der verwendeten Zink-Nanopartikel (ZnO) zu einer Verschlechterung der Flamm- und Brennpunkte kommt. Das gegenteilige Phänomen ist jedoch bei Eisennanopartikeln (FeO3) zu beobachten, die tendenziell diese beiden Parameter verbessern. Es ist auch zu erkennen, dass alle Daten deutlich unter den Empfehlungen des Standards IEEE C 57.14 liegen, der den Mindestwert auf 300 °C für den Flammpunkt und 320 °C für den Brennpunkt festlegt. Bezüglich des Flammpunkts in den FeO3-Nanoflüssigkeiten führten die Proben E1 und E2 zu einer Flammpunktregression von 9 % im Vergleich zur Basisflüssigkeit. Stichprobe E3 hat mit einer maximalen Regression von 2 % weniger Auswirkungen. Bei den ZnO-basierten Proben ist die Flammpunktverschlechterung deutlicher. Für E1 ist eine Regression von bis zu 23 % zu verzeichnen. Die Stichproben E2 und E3 zeigen eine Regression von 18 % bzw. 16 %. Beim Flammpunkt ist das Verhalten ganz anders. Die Ergebnisse zeigen eine Erhöhung des Brennpunkts für die FeO3-basierten Proben. Der maximale Zuwachs liegt in der Größenordnung von 4 % für E1, 3 % bzw. 2 % für die Proben E2 und E3. Allerdings ist die Regression für die ZnO-basierten Proben immer noch wirksam, allerdings mit geringerem Einfluss als im Fall des Flammpunkts. Für E1 wird eine maximale Regression von 8,8 % und für E2 und E3 von 6,88 % und 5,63 % verzeichnet.

Daten zum Flammpunkt (a) und Brennpunkt (b) für jede Probe.

Die tatsächlichen Temperaturwerte für die Blitz- und Feuerparameter zeigten, dass der Widerstand gegen diese Phänomene zufälliger Natur und daher probabilistisch ist. Die Daten wurden daher mithilfe der Weibull- und Normalverteilung analysiert. Die untere Wahrscheinlichkeitsgrenze von 1 % (P1 %) schätzt den minimalen Temperaturwert, bei dem der Blitz oder die Entzündung auftritt. Dieser Wert kann Aufschluss über den Zuverlässigkeitsgrad der Isolierflüssigkeit geben. Die 50 %-Wahrscheinlichkeit (P50 %) gibt Auskunft über den durchschnittlichen Wert der Temperatur, die erforderlich ist, um einen Blitz oder Brand zu verursachen. Die Analyse der Verteilung der Daten gemäß den beiden in Abb. 10a,b,c,d gezeigten Verteilungen zeigt, dass sie der Normalverteilung folgen. Dies wird durch die Ausrichtung der Daten an der linearen Anpassungslinie bestätigt.

Normale (a, c) und Weibull-Verteilung (b, d) der Flammpunkte und Brennpunkte.

Andererseits ist ersichtlich, dass der in Tabelle 3 dargestellte P-Wert für den Normalitätstest für alle Stichproben deutlich höher ist als das gewählte Konfidenzniveau von 0,05. Bei einem Risiko von 1 % ergibt sich eine maximale Flammpunktregression von 5,6 % für die E3-Probe basierend auf Eisen-Nanopartikeln und 11 % für die gleiche Konzentration im Zink-Nanofluid. Für den Brennpunkt bei gleicher Konzentration beobachten wir einen Anstieg von 1 % für FeO3 und einen Rückgang von 5,7 % für ZnO. Tabelle 4 fasst die Risiken bei 1 %, 10 % und 50 % (P1 %, P50 %, P50 %) des Flammpunkts für alle Nanoflüssigkeitsproben zusammen. Tabelle 5 fasst die Risiken bei 1 %, 10 % und 50 % (P1 %, P50 %, P50 %) des Brennpunkts für alle Nanoflüssigkeitsproben zusammen.

Im Gegensatz zu den negativen Auswirkungen, die bei der Analyse der physikalisch-chemischen Eigenschaften der Proben beobachtet wurden, zeigte die Untersuchung des Einflusses der Nanopartikel auf die Durchbruchspannung ganz gegenteilige Ergebnisse. Aus der „Snap point To Bin“-Darstellung in Abb. 11 ist ersichtlich, dass alle verwendeten Konzentrationen den BDV für die FeO3-basierten Nanoflüssigkeiten erhöhten. Die maximale BDV von 49,41 kV wurde für eine Konzentration von 0,10 Gew.-% erhalten. Dieser Wert ist 43 % höher als der der Basisflüssigkeit, die einen BDV von 34,62 kV hat, und 33,54 % höher als die von der Norm IEEE C 57.14 empfohlenen 37 kV. Die Konzentrationen von 0,15 Gew.-% und 0,20 Gew.-% verursachten einen Anstieg des BDV um 27 % bzw. 34 % im Vergleich zur Basisflüssigkeit von 19,2 % bzw. 26,7 % im Vergleich zum Standard. Bei den ZnO-Nanopartikelproben verursachte nur die Konzentration von 0,20 Gew.-% einen leichten Anstieg des BDV von 13,5 % im Vergleich zur Basisflüssigkeit und 6,2 % im Vergleich zum Standard. Die Konzentrationen von 0,10 Gew.-% und 0,15 Gew.-% führten vielmehr zu einem Rückgang des BDV von 6,5 % bzw. 1 % im Vergleich zum BDV der Basisflüssigkeit, der selbst bereits niedriger als der Standard ist. Ein ähnliches Ergebnis wurde von Mashhadzadeh et al.42 beobachtet. In einem Experiment mit ZnO- und TiO2-Nanopartikeln beobachteten sie eine 27-prozentige Abnahme der Durchbruchspannung im ZnO-basierten Nanofluid im Vergleich zur reinen Flüssigkeit. Beim Nanofluid auf TiO2-Basis beobachteten sie hingegen einen Zuwachs von 13 %.

Vertrieb des BDV.

Die Weibull- und Normalverteilung von Daten sind die am häufigsten verwendeten Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Analyse von BDV-Daten dielektrischer Flüssigkeiten43,44. Es ist ein wirksames Instrument zur Vorhersage eines dielektrischen Durchschlags bei geringem Risikoniveau. Tabelle 6 zeigt die Zusammenfassung der Risiken bei einem Risiko von 1 %, 10 % und 50 % (U1 %, U10 % und U50 %). Die Analyse der unteren Wahrscheinlichkeitsdaten (U1 %) für die FeO3-Nanopartikelproben zeigt einen Anstieg von 69 %, 35 % bzw. 58 % für die Konzentrationen von 0,10 Gew.-%, 0,15 Gew.-% und 0,20 Gew.-% im Vergleich zur Basisflüssigkeit mit einem Risikowert von 22,64 kV. Wir stellen außerdem fest, dass die ZnO-Nanopartikel zwar den BDV für bestimmte Konzentrationswerte reduzieren, aber dennoch die untere Risikogrenze (U1 %) stabilisieren. Wir beobachten sogar einen Anstieg von 11 % bzw. 37 % gemäß den beiden Verteilungen für die Konzentrationen von 0,15 Gew.-% und 0,20 Gew.-%. Die Konzentration von 0,10 Gew.-% erhöht das Risiko auf einen Maximalwert von 9,89 % gemäß der Weibull-Verteilung. Bei 10 % und 50 % Risiko wird das gleiche Phänomen bei Nanofluiden auf Basis von FeO3-Nanopartikeln beobachtet, die dielektrische Durchschlagsspannung ist höher als bei ZnO und dies für alle Konzentrationen. Die Analyse der Daten zur Normalität der Durchbruchspannung basierend auf dem p-Wert aller Verteilungen ist in Tabelle 7 dargestellt. Daraus können wir schließen, dass die Daten der Normalverteilung folgen. Dies wird wie im Fall des Feuerpunkts durch die Ausrichtung der Daten an den verschiedenen Anpassungslinien in Abb. 12a, b, c, d bestätigt.

Normale (a, c) und Weibull-Verteilung (b, d) der Durchbruchspannung.

Die Messung der durchschnittlichen Einsatzspannung der PDs in den Nanofluidproben wurde nach deren Erkennung gemäß IEC 61.294 berechnet. Die Ergebnisse zeigen, dass, wie auch im Fall der Durchbruchspannung, FeO3-basierte Proben den PDIV im Vergleich zu ZnO-basierten Proben deutlich verbessern. Bei einem Elektrodenabstand von 2,5 mm beträgt der PDIV in der reinen Flüssigkeit 15,12 kV + / − 0,32 im Maximalwert. In den FeO3-basierten Proben erhöht sich dieser Wert um 24 %, 8,13 % bzw. 15,21 % für E1, E2 und E3. In den ZnO-basierten Nanofluiden hingegen behält nur Probe E3 eine stabile PDIV bei. Die Proben E1 und E2 führen zu einer Regression des PDIV von 8,59 % bzw. 2,58 % im Vergleich zur reinen Flüssigkeit. Abbildung 13a zeigt ein Beispiel des am Ausgang der HV-Sonde erhaltenen PDIV. Abbildung 13b zeigt die Zusammenfassung des durchschnittlichen PDIV über zehn Messungen in den verschiedenen Proben.

(a): Nachweis von PDIV auf der HV-Sonde, (b): Durchschnittlicher PDIV für jede Probe.

Die für jede Probe aufgezeichneten PDs wurden mit phasenaufgelösten Teilentladungsmodellen (PRPD) analysiert. PRPD wird aufgrund der Menge an Informationen, die extrahiert werden können, häufig in der PD-Analyse eingesetzt. Die PRPD-Darstellung wird durch die Aufzeichnung eines kontinuierlichen Flusses von PD-Impulsen erhalten. Somit können alle erhaltenen Daten hinsichtlich des Phasenwinkels (ϕ), der Ladungsgröße (q) und der Anzahl der PD-Auftritte (n) quantifiziert werden. Die Haltespannung der PDs für die PRPD-Analyse wurde durch Erhöhen der Spannung auf 1,1*PDIV ermittelt, da bei sehr hohen Spannungswerten ein Durchbruch auftritt, wie in Abb. 14a,b gezeigt, die für eine 100-Zyklen-Versorgung mit Erhöhung der Versorgung auf 1,2* erhalten wurde. PDIV.

(a): Durchschlagssignal an der HV-Sonde bei 1,2*PDIV, (b): Teilentladungsaktivität.

Bei einem Spannungsanstieg von 10 % über dem PDIV wurde die Effizienz der Proben bewertet, indem die Anzahl des Auftretens von PDs mit einer Ladung von mehr als 100 pC gezählt und die durchschnittliche Ladung und die maximale Ladung der PDs über 2000 Zyklen ermittelt wurden. Abbildung 15a zeigt ein Beispiel der erhaltenen PRPD über 2000 Zyklen, Abb. 15b zeigt die durchschnittliche Anzahl des Auftretens von PDs, Abb. 15c zeigt die Durchschnittswerte der Absolutwerte der scheinbaren Ladungen und Abb. 15d die maximale scheinbare Ladung in absoluten Zahlen Wert. Die Ergebnisse dieser Analyse in FeO3-basierten Nanoflüssigkeiten zeigen eine Regression der durchschnittlichen Häufigkeit von Vorkommen von 56,00 %, 27,23 % und 45,85 % für die Proben E1, E2 und E3. Für die ZnO-basierten Nanofluide beobachten wir für die Proben E1 und E2 einen Anstieg von 19,16 % bzw. 4,00 %. Für Stichprobe E3 ergibt sich eine Regression von 11,20 %. Für die durchschnittliche Ladung, die in Nanoflüssigkeiten auf FeO3-Basis erzeugt wird, beobachten wir eine Regression von 46,01 %, 19,21 % bzw. 37,72 % für die Proben E1, E2 und E3. Bei den ZnO-basierten Nanofluiden gibt es für E1 und E2 einen Zuwachs von 10,54 % bzw. 1,69 %. Für Stichprobe E3 beobachten wir eine Regression von 17,16 %. Was die maximale Ladung in absoluten Werten betrifft, beobachten wir eine Regression von 34,97 %, 1,78 % bzw. 28,07 % für die Proben E1, E2 und E3, die Nanoflüssigkeiten auf FeO3-Basis entsprechen. Für die ZnO-basierten Nanoflüssigkeiten beobachten wir einen Anstieg von 10,38 % und 1,17 %, bzw. 0,28 % für die Proben E1, E2 und E3.

Teilentladungsaktivität in den verschiedenen Proben.

In den Tabellen 8 und 9 sind einige Ergebnisse aus der Literatur und dieser Arbeit zum Einfluss der Umesterung auf die grundlegenden physikalisch-chemischen und elektrischen Parameter von Pflanzenölen zusammengefasst. Dazu gehören jeweils die Triester und Monoester von: Altspeiseöl (WCO, WCOME), Ceiba-Pentandra-Öl (CPO, CPOME), Palmkernöl (PKO, PKOME) und Rizinusöl (CO, COME). Aus dieser Arbeit wird deutlich, dass der Wechsel von Triester zu Monoester einen erheblichen positiven Einfluss auf die Viskosität von Flüssigkeiten hat, was sich günstig auf die Wärmeübertragung in einem Leistungstransformator auswirkt. Die deutliche Reduzierung der Säurezahl zeigt, dass dieses Verfahren wichtig ist, um Oxidationsrisiken in Hochspannungsgeräten vorherzusagen und so deren Lebensdauer zu verlängern. Bei bestimmten Flüssigkeiten kann allein durch die Umstellung von Triester auf Monoester ein Anstieg der Durchschlagsspannung um mehr als 155 % beobachtet werden. Wichtige Parameter wie Brennpunkt und Flammpunkt werden durch diesen Prozess jedoch negativ beeinflusst, bei manchen Flüssigkeiten kommt es zu Absenkungen von bis zu 34 %. Da das Ziel dieser Arbeit darin bestand, die Auswirkungen der Zugabe von Nanopartikeln zu Monoestern zu untersuchen, enthält Tabelle 9 auch eine vergleichende Zusammenfassung der Grundparameter in Nanoflüssigkeiten auf Monoesterbasis und denen in Triester. Die Ergebnisse zeigen, dass Parameter wie Säurezahl und Viskosität durch die Zugabe von Nanopartikeln erhöht werden. Allerdings bleiben die inkrementellen Werte dieser Parameter deutlich unter denen der Triester. Dieser negative Trend war auch bei den Flammpunkten zu beobachten und veränderte sich je nach Art der Nanopartikel und deren Konzentration in der Flüssigkeit. Wir stellen außerdem fest, dass die Durchbruchspannung nach oben korrigiert wird und stark von der Art der Nanopartikel und ihrer Konzentration abhängt.

Die Autoren dieser Arbeit haben bei den Experimenten und beim Verfassen der Arbeit die Regeln der Ethik vollständig angewendet.

Die Rizinusbohnen wurden vor Ort in der Küstenregion Kameruns unter Anwendung aller gesetzlich vorgeschriebenen Methoden angebaut und geerntet.

Gemäß der Norm ASTM D93 werden Flammpunkttests im Allgemeinen unter Verwendung eines Behälters mit einer zur Luft hin offenen Öffnung durchgeführt, die es ermöglicht, die Flamme auf die Oberfläche der Flüssigkeit zu richten. An diesem Prozess sind verschiedene Arten der Wärmeübertragung beteiligt, darunter Leitung, Strahlung und Konvektion. Um den Einfluss von Nanopartikeln auf die Ergebnisse Flammpunkt und Flammpunkt zu verstehen, liegt der Fokus auf der Wärmeübertragung durch Konvektion. Um eine Flüssigkeit zum Brennen zu bringen, muss ihre Oberflächentemperatur erhöht werden, bis genügend Dampf entsteht, um eine Flamme aufrechtzuerhalten. Dieser Vorgang wird als Konvektion bezeichnet. Sobald die erzeugte Oberflächentemperatur einen kritischen Schwellenwert erreicht, ist eine externe Energiezufuhr erforderlich, um die Flamme aufrechtzuerhalten. Dies wird als Brennpunkt bezeichnet. Abbildung 16 veranschaulicht diesen Vorgang.

Prozesse, die zu Entzündungen führen.

Auch bei Nanoflüssigkeiten kommt es bei der Wärmeübertragung auf die Flüssigkeitsoberfläche zu dem Phänomen der Mikrokonvektion. Patel et al.45 haben ein Modell für diese Art der Konvektion in Nanoflüssigkeiten entwickelt. Sie gehen davon aus, dass der Wärmefluss durch Nanoflüssigkeiten drei Parameter umfasst, nämlich Leitung durch die Flüssigkeit, Leitung durch den Feststoff und Advektion aufgrund der Brownschen Bewegung der Partikel. In der Literatur besteht auch Einigkeit darüber, dass die Brownsche Bewegung das Hauptelement ist, das zur Verbesserung der Wärmeleitfähigkeit in Nanoflüssigkeiten und damit zum Phänomen der Konvektion beiträgt. Hier werden vier Haupttheorien aufgestellt, nämlich die Brownsche Bewegung von Nanopartikeln in der Flüssigkeit, leitfähige Decken aufgrund der Anordnung der Fluidmoleküle um das Partikel herum, leitfähige Brücken aufgrund der Aggregation von Partikeln oder die Übertragung von Wärme in ballistischen thermischen Phononen. Abbildung 17 veranschaulicht dieses Phänomen.

Wärmeübertragungsmechanismus in Nanoflüssigkeiten.

Patel et al.45 betrachten die Flüssigkeits- und Partikelphase als Kontinuum. Betrachtet man die Bewegung der Partikel in der Flüssigkeit als Strömung auf einer Kugel, kann die gesamte Wärmeübertragung als Gleichung ausgedrückt werden. (10). Experimentell wurde gezeigt, dass die Verbesserung der Wärmeübertragung an der Nanofluidoberfläche als Anteil von Gl. angegeben werden kann. (11)45. In dieser Beziehung stellt µp die Geschwindigkeit der Brownschen Bewegung dar und wird durch Gl. (12)48.

Dabei stellt A die Wärmeübertragungsoberfläche dar, k ist die Wärmeleitfähigkeit, T die Temperatur, (dT/dx) der Temperaturgradient des jeweiligen Mediums, m und p stellen die Größen dar, die dem flüssigen Medium bzw. dem Partikel entsprechen. h ist der konvektive Wärmeübergangskoeffizient. dp ist der Partikeldurchmesser, dm die Molekülgröße der Flüssigkeit. ε ist der Volumenanteil der Partikel in der Flüssigkeit, αm ist die Temperaturleitfähigkeit der Flüssigkeit, c ist eine experimentell zu bestimmende Konstante. kB ist die Boltzmann-Konstante.

Schließlich sind die Gleichungen. (11) und (12) zeigen, dass mehrere Faktoren die Beschleunigung der Wärmeübertragung an der Flüssigkeitsoberfläche beeinflussen. Wenn wir nur die Geschwindigkeit der Brownschen Bewegung der in Gl. (12) lässt sich ein erstes Fazit ziehen. Die ersten Parameter, die in diesem Ausdruck berücksichtigt werden können, sind die Viskosität der Proben und die angewandte Temperatur. Tatsächlich ist diese Geschwindigkeit proportional zu T/η. Die Testtemperatur ist jedoch für alle Nanofluidproben gleich. Dies deutet darauf hin, dass Proben mit einer hohen Viskosität die Geschwindigkeit der Brownschen Bewegung verringern und somit die Wärmeübertragung verlangsamen. Allerdings ist dieser Parameter im Rahmen dieser Studie sehr vernachlässigbar, da der Unterschied zwischen den dynamischen Viskositäten von FeO3- und ZnO-basierten Nanoflüssigkeiten sehr gering ist. Unter diesen Bedingungen bestimmen die Parameter des Proportionalitätskoeffizienten die Geschwindigkeit. Darüber hinaus beträgt der durchschnittliche Durchmesser der in dieser Studie verwendeten Nanopartikel 50 nm bzw. 100 nm für ZnO und FeO3, d. h. der Durchmesser von FeO3 ist im Durchschnitt doppelt so groß wie der von ZnO. Dies bedeutet, dass die Geschwindigkeit der Brownschen Bewegung in Nanoflüssigkeiten auf ZnO-Basis im Durchschnitt viermal so hoch ist wie in Nanoflüssigkeiten auf FeO3-Basis. Durch die Übertragung dieser Daten in Gl. (11) können wir sehen, dass die Wärmeübertragung an der Probenoberfläche bei ZnO größer ist. Obwohl bei diesem Verfahren noch andere wichtige Parameter berücksichtigt werden müssen, geben diese Daten einen Eindruck von den Unterschieden zwischen den Ergebnissen der Flammpunkt- und Brennpunktmessungen, die mit den verschiedenen Proben erzielt wurden.

Der Anstieg der Durchbruchspannung und die Verringerung der DP-Aktivität im Nanofluid können auf verschiedene Weise erklärt werden. Atiya et al.49, die ein ähnliches Ergebnis mit TiO2-Nanopartikeln erzielten, behaupten, dass sich der Abbau in Isolierflüssigkeiten im Allgemeinen durch das Auftreten von Streifen manifestiert, die aus der Aktivität von Ladungen resultieren. Diese Reaktion tritt im Allgemeinen auf, wenn die elektrische Belastung sehr hoch ist. Dadurch entsteht ein elektrisches Feld, dessen Intensität größer ist als die Störschwelle der Ölmoleküle, was zu einer Ionisierung führt. Der Ionisationsprozess erzeugt Ionen und freie Elektronen in der Flüssigkeit. Dadurch entsteht eine anziehende Wechselwirkungsbewegung zwischen den hochbeweglichen Elektronen und der positiven Elektrode, wodurch eine Zone positiver Nettoladung zurückbleibt, die sich in Richtung der negativen Elektrode ausbreitet. Die Abbildungen 18a,b,c zeigen schrittweise, wie die Ladungsbewegung bis zum Zusammenbruch (Abb. 18c) in der reinen Flüssigkeit aufrechterhalten werden kann. Positive Streamer, aus denen die elektrische Entladung während eines Durchschlags besteht, breiten sich in vier Modi aus, die eng mit ihrer Geschwindigkeit verknüpft sind49. Der erste Modus entspricht der Entladungsaktivität bei relativ niedrigen Geschwindigkeiten. Die Ausfallwahrscheinlichkeit wird in diesem Stadium als gering eingeschätzt und liegt bei U10 %. Die Aktivitätsgeschwindigkeit im zweiten Modus ist höher und entspricht einer durchschnittlichen Wahrscheinlichkeit von U50 %. Die Ausbreitungsgeschwindigkeiten der anderen beiden Moden sind größer und entsprechen Wahrscheinlichkeiten, die über dem Durchschnitt von U50 % liegen. Im Fall von Nanoflüssigkeiten können die Nanopartikel als Barriere wirken und die Bewegung von Ladungen von einer Elektrode zur anderen behindern, indem sie ihre Geschwindigkeit verringern (Abb. 18d). Abhängig von der Art des Nanofluids kann diese durchschnittliche Gesamtgeschwindigkeit der Ladungen aufgrund des Induktionsphänomens verringert werden. Dieser Logik folgend zeigen die Ergebnisse der Durchbruchspannung bei einem Risiko von 10 % (U10 %), die mit den verschiedenen Nanoflüssigkeiten erzielt wurden, dass FeO3 die Ausbreitung von PDs und Streamern im ersten und zweiten Modus besser verhindern kann. Dieses Ergebnis zeigt auch, dass die Elektronegativität von FeO3 höher ist als die von ZnO42, was es ermöglicht, mehr Ladung zu behalten, die Anzahl der auftretenden PDs zu verringern und das Risiko eines Durchschlags zu verringern.

Darstellung der Ladungsbewegung in reinem Öl (a, b, c) und in einem Nanofluid (d).

Das Phänomen der Ladungsinduktion an der Oberfläche von Nanopartikeln tritt auf, wenn diese einer gleichmäßigen elektrischen Belastung ausgesetzt sind50. Während ihrer Relaxationszeit verhalten sich die Nanopartikel wie Fallen für die Ladungen. Dieses Verhalten reduziert und verlangsamt die Ladungsbewegung in der Flüssigkeit, was zu einer Erhöhung der Durchbruchspannung führt. Tatsächlich bewegen sich die Massenelektronen leitender Nanopartikel wie FeO3 unter einer elektrischen Feldbelastung (Abb. 19a) in die entgegengesetzte Richtung zum lokalen elektrischen Feld. Dies induziert positive und negative Ladungen auf gegenüberliegenden Seiten des Leiters (Abb. 19b), während in der Masse keine Raumladung beobachtet wird. Elektronen aus der Ionisierung oder Injektion bewegen sich schnell in die positiv geladene Hemisphäre (Abb. 19c), was zu einer Neuausrichtung der Ladungsverteilung führt. Dieser Prozess führt zur Sättigung des Nanopartikels und somit können keine Elektronen mehr eingefangen werden (Abb. 19d). Dieses Verhalten von in Isolieröl dispergierten Nanopartikeln wird auch von Koutras et al.51 berichtet. Sie erklären, dass die Oberflächeneigenschaften der Nanopartikel in der Flüssigkeit Fallen schaffen, in denen freie Elektronen leicht eingefangen und schnell freigesetzt werden können. Dieses Phänomen führt zu einer erheblichen Verringerung der durchschnittlichen Energie und Mobilität der Elektronen, während die Möglichkeit der Bildung neuer Ladungsträger durch Stoßionisation weiter verringert wird. Bei Halbleitern wie ZnO sind Ladungsträger wie Löcher die Hauptursache für diese Art der Induktion. Dieser Mechanismus ist völlig anders als bei Nanopartikeln vom dielektrischen Typ, bei denen wir anstelle von elektrischer Polarisation von Verschiebungs- und Rotationspolarisation sprechen. Andererseits deutet die Tatsache, dass die ZnO-basierten Proben eine Regression des BDV zeigten, darauf hin, dass während des Prozesses mehrere andere Parameter berücksichtigt werden müssen. Es wird berichtet, dass Parameter wie die relative Permittivität und der Radius im Fall sphärischer Nanopartikel einen erheblichen Einfluss auf die Menge der eingefangenen Ladungen und auf die Relaxationszeit haben50. Khaled und Beroual52 berichten, dass die elektrische Leitfähigkeit und Dielektrizitätskonstante der verwendeten Flüssigkeit und die der Nanopartikel einen wichtigen Beitrag zum Endergebnis der Durchbruchspannung leisten. Es zeigt sich, dass bei Flüssigkeiten und Nanopartikeln mit ähnlichen Parametern die Durchbruchspannung sinkt, während bei Flüssigkeiten und Nanopartikeln mit völlig unterschiedlichen Parametern die Durchbruchspannung ansteigt. Tatsächlich folgt die elektronische Sättigungsladung des Nanopartikels der Gl. (10). Die Oberflächenladungsdichte leitfähiger und dielektrischer NPs kann durch Gleichung ausgedrückt werden. (11)53. Gleichung (10) zeigt, dass die Sättigungsladungen der Nanopartikeloberfläche proportional zum Quadrat des Radius sind, was darauf hindeutet, dass der Radius der Nanopartikel erheblich zum Einfangen von Elektronen beiträgt. Gleichung (11)54 zeigt, dass, wenn die Flüssigkeit und die Nanopartikel die gleiche Dielektrizitätskonstante haben, alle emittierten Ladungen ohne wirkliches Hindernis auf die gegenüberliegende Elektrode übertragen werden. Ein solches Verhalten ist eher günstig für die Reduzierung der Durchbruchspannung und die Erhöhung der Ladungsaktivität. Die Ladung eines kugelförmigen Nanopartikels kann nach Sima et al.55 durch Gl. berechnet werden. (12).

Dabei ist \({{\varvec{\sigma}}}_{{\varvec{s}}}\) die Oberflächenladungsdichte, R der NP-Radius und θ der Winkel, den negative Ladungen auf den positiven NPs einnehmen Hemisphäre. \({{\varvec{\varepsilon}}}_{1}\) und \({{\varvec{\varepsilon}}}_{2}\) die Öl- bzw. NP-Permittivitäten. Eo ist die äußere elektrische Feldstärke. \({{\varvec{\tau}}}_{{\varvec{p}}{\varvec{c}}}\) ist die Relaxationszeit. \({{\varvec{\mu}}}_{{\varvec{e}}}\) ist die Mobilität, \({{\varvec{\rho}}}_{{\varvec{e}}} \) ist die Elektronenladungsdichte.

Veranschaulichung des Verhaltens von Nanopartikeln.

Die Verbesserung des PDIV in Nanoflüssigkeiten kann mehrere Erklärungen haben. Wie bei BDV ist PDIV mit einem Ladungsinjektionsprozess verbunden. Die elektronische Bewegung entsteht im Allgemeinen an der Nadelelektrode. Bei relativ niedrigen Spannungen müssen Elektronen aus dem Leitungsband der Nadel in der Lage sein, deren Oberfläche zu erreichen und über ausreichend Energie verfügen, um die Arbeitsfunktion der Nadel zu überwinden, bevor sie sich in die Flüssigkeit ausbreiten. Dieser Prozess bezieht sich auf die Energie, die erforderlich ist, um ein Elektron von der Oberfläche eines Metalls zu ziehen. Das bedeutet, dass Form und Abmessungen der Nadelelektrode bei diesem Prozess eine große Rolle spielen. Kurimský et al.56 berichten, dass Versetzungen oder Unebenheiten molekularer Größe auf der Oberfläche der Nadelelektrode ein günstiges Terrain für die Injektion von Elektronen von einer Metalloberfläche in eine dielektrische Flüssigkeit darstellen. Sie behaupten, dass die Verteilung einer optimalen Konzentration von Nanopartikeln in der Flüssigkeit den Bereich der Nadelelektrode homogenisieren und zusätzliche Energie zur Einleitung des Injektionsprozesses aufbringen kann. Man geht davon aus, dass dieses Phänomen einer der Gründe für den Anstieg der PDIV ist. Wenn in Abwesenheit von Nanopartikeln die durch die angelegte Spannung zwischen den Elektroden zugeführte Energie ausreicht, um die Austrittsarbeit der Nadelelektrode zu überwinden, beginnen sich Elektronen in der Flüssigkeit auszubreiten. Ein Spannungsanstieg kann zu einer Ladeaktivität größer oder gleich 100 pC führen und wird als Entladungsbeginn bezeichnet. Durch eine weitere Erhöhung der Spannung wird die Anzahl der von der Nadelelektrode freigesetzten Elektronen größer und die Entladungsaktivität erhöht. Unter diesen Bedingungen kommt es zu Kollisionen zwischen den injizierten Elektronen und den Ölmolekülen. Diese Aktion führt zu einer Energieübertragung, die die Schwingungsenergie der Moleküle erhöht und eine lokale Ausdehnung bewirkt. Wenn die Elektronen eine ausreichend hohe Energie haben, können sie zum Aufbrechen der Kohlenwasserstoffbindungen und zur Ionisierung des Aufpralls führen. Bei Nanoflüssigkeiten wird dieser Prozess durch das Phänomen des Ladungseinfangens verlangsamt, wie im Fall von BDV.

Zurück zu den Ergebnissen seiner Arbeit: Die verschiedenen durchgeführten Untersuchungen zeigten, dass die Dispersion von FeO3-Nanopartikeln in der Flüssigkeit hinsichtlich PDIV und BDV viel interessantere Ergebnisse lieferte als ZnO. Bei bestimmten Konzentrationen verschlechterten ZnO-basierte Nanoflüssigkeiten die elektrischen Eigenschaften der Flüssigkeit eher. Dieses Ergebnis steht eher im Widerspruch zu der überwiegenden Mehrheit der Arbeiten in der Literatur, die eine Verbesserung der elektrischen Eigenschaften von Nanoflüssigkeiten auf ZnO-Basis zeigen57,58. Dies legt nahe, dass in diesem Prozess weitere wichtige Parameter berücksichtigt werden müssen. Tatsächlich führten Mohamad et al.59 unter Verwendung eines Tensids eine Studie über den Einfluss der Nanofluidstabilität auf PDIV durch. Ihre Arbeit zeigt, dass Nanoflüssigkeiten mit größerer Stabilität einen viel höheren prozentualen Anstieg des PDIV aufweisen und dass die Aggregation von Nanopartikeln in der Flüssigkeit zu einem Abfall des PDIV führt. Anhand der Stabilitätsergebnisse der in dieser Studie verwendeten Nanoflüssigkeiten lässt sich erkennen, dass Nanoflüssigkeiten auf FeO3-Basis stabiler waren als Nanoflüssigkeiten auf ZnO-Basis. Der Stabilitätsunterschied der beiden in dieser Studie verwendeten Nanoflüssigkeiten und ihr Einfluss auf die Durchbruchspannung und PDIV können durch die von Jacob et al.60 vorgestellte DLVO-Theorie erklärt werden. Diese Theorie erklärt die Aggregation von Nanopartikeln in einer Flüssigkeit anhand ihres Multicore-Modells (Abb. 20a). Nach diesem Modell hat das negativ geladene Teilchen unmittelbar eine Rückschicht aus entgegengesetzt geladenen Teilchen. Hinter dieser Schicht befindet sich eine diffuse Schicht aus schwach gebundenen Partikeln. Diese verschiedenen Schichten bilden einen festen Block, während sich das Nanopartikel durch die Flüssigkeit bewegt. Die Stabilität des Nanopartikels hängt eng mit den Kräften zusammen, die auf die Ladungen auf diesem Block wirken. Die DLVO-Theorie bezieht sich auf die Van-der-Waals-Anziehungskraft Fa und die elektrostatische Abstoßungskraft Fr, dargestellt in Abb. 20b. Die Nettokraft des Nanopartikels ist die Differenz dieser beiden Kräfte (Fn = Fr-Fa). Die Wahrscheinlichkeit einer Agglomeration der Partikel in einem Kolloid in der Flüssigkeit ist hoch, wenn dieser Kraftunterschied negativ ist (siehe Punkte a und c Abb. 20b), da es in diesem Fall zu einer Wechselwirkung zwischen den Partikeln kommt. Wenn diese Größe dagegen positiv ist (siehe Punkte b und d in Abb. 20b), kommt es zu einer Abstoßung zwischen den Partikeln und sie sind perfekt verteilt, wobei die Wahrscheinlichkeit einer Agglomeration am Punkt d viel geringer ist. Die Ergebnisse von Jacob et al.60 haben gezeigt, dass das Erreichen maximaler Stabilität nicht von der Wahl einer hohen oder niedrigen Konzentration abhängt, sondern vielmehr von der Suche nach einer optimalen Zwischenkonzentration.

Stabilität von Nanoflüssigkeiten basierend auf (a) Multicore-Modell von Nanopartikeln (b) DLVO-Theorie.

Auf der Grundlage des Vergleichs zwischen dieser Analyse und der Literatur zu Nanoflüssigkeiten auf ZnO-Basis zeigt sich schließlich, dass der Unterschied in den Ergebnissen zwischen den in dieser Arbeit untersuchten Nanoflüssigkeiten stark von der Stabilität beeinflusst wurde. Da beide Nanoflüssigkeiten dem gleichen Dispersionsprotokoll unterzogen wurden, ist die wichtigste Schlussfolgerung, dass die Dispersionszeit stark von den Eigenschaften der Nanopartikel abhängt. Darüber hinaus ist die Wahl einer Konzentration nicht zufällig, sondern muss auf einer Experimentdatenbank basieren, die sowohl das Versuchsprotokoll als auch die Eigenschaften der Nanopartikel verknüpft.

Das Hauptziel dieser Arbeit bestand darin, den Einfluss der Zugabe von Eisen- (FeO3) und Zink-Nanopartikeln (ZnO) auf die physikalisch-chemischen Eigenschaften und die dielektrische Leistung von Nanoflüssigkeiten auf Rizinusölmonoesterbasis im Vergleich zu denen aus einfachen Monoestern und Triestern zu untersuchen. Eine statistische Analyse ergab Folgendes:

Nanofluide (NFs) auf Basis von FeO3- und ZnO-Nanopartikeln führen zu einer Erhöhung der Säurezahl. Der maximale Zuwachs beträgt 3,2 % für eine Konzentration von 0,10 Gew.-% jedes NP. Allerdings bleibt die Säurezahl bei allen verwendeten Konzentrationen innerhalb des von der Norm IEEE C 57.14 empfohlenen Bereichs.

Die Ergebnisse zeigen auch einen Anstieg der Viskosität bei 40 °C mit einem maximalen Anstieg von nahezu 10 mm2/s für beide Arten von NFs mit einer Konzentration von 0,15 Gew.-% NPs. Alle vor und nach der NP-Zugabe erhaltenen Viskositätswerte liegen deutlich außerhalb des von der Norm IEEE C 57.14 empfohlenen Bereichs.

Die Zugabe von Nanopartikeln verbessert den Flammpunkt für FeO3-basierte NFs und führt zu einer Regression für ZnO-basierte Proben. Allerdings führen alle eingesetzten NP-Konzentrationen zu einer Rückbildung des Flammpunktes.

Der durchschnittliche BDV-Wert vor der Zugabe von NPs war 7 % niedriger als der vom IEEE C 57.14-Standard empfohlene Wert. Dieser Wert stieg bei FeO3-basierten NFs auf über 43 % und bei ZnO-basierten NFs auf 13 %.

Die Teilentladungs-Einsatzspannung wurde mit FeO3-Nanopartikeln verbessert und mit ZnO reduziert. Die Ergebnisse der PRPD-Analyse des Signals an 2000 Zyklen zeigen, dass FeO3 im Gegensatz zu ZnO bei bestimmten Konzentrationen die Häufigkeit und die maximale Ladung der Entladungen erheblich reduzierte.

Alle Daten und Materialien stehen uneingeschränkt zur Verfügung, Ansprechpartner im Bedarfsfall ist der entsprechende Autor JLJ.

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Die Autoren möchten allen Mitgliedern des Power Systems Research Teams ihren aufrichtigen Dank für ihre wertvollen und konstruktiven Anregungen während der Planung und Entwicklung dieser Forschungsarbeit aussprechen. Besonderer Dank geht an Herrn MONDJENGUE François Christel vom Labor für Technologie und angewandte Wissenschaften der Universität Douala, Douala, Kamerun. Seine Hilfe bei der experimentellen Technik und seine Kommentare trugen zum Verfassen dieser Arbeit bei.

Die Autoren dieses Papiers erhielten keine Mittel von öffentlichen oder privaten Organisationen.

Pure Physique Laboratory UFD MIP, Universität Douala, Douala, Kamerun

Jean Lambert Jiosseu & Adolphe Moukengue Imano

Labor für Technologie und angewandte Wissenschaften, Universität Douala, Douala, Kamerun

Asse Jean-Bernard, Ghislain Mengata Mengounou, Emeric Tchamdjio Nkouetcha und Adolphe Moukengue Imano

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JLJ: Konzeptualisierung, Methodik, Datenkuratierung, Untersuchung, formale Analyse, Verfassen und Bearbeiten der Originalentwurfsvorbereitung; AJB: Methodik, formale Analyse, Untersuchung, Datenkuration; GMM: Methodik, Datenkuration, Überwachung; ETN: Untersuchung, Datenkuratierung, Überprüfung; AMI: Methodik, Aufsicht, Überprüfung. Alle Autoren haben das Manuskript gelesen und genehmigt.

Korrespondenz mit Jean Lambert Jiosseu.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Jiosseu, JL, Jean-Bernard, A., Mengata Mengounou, G. et al. Statistische Analyse des Einflusses von FeO3- und ZnO-Nanopartikeln auf die physikalisch-chemische und dielektrische Leistung von Nanoflüssigkeiten auf Monoesterbasis. Sci Rep 13, 12328 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-39512-9

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Eingegangen: 31. März 2023

Angenommen: 26. Juli 2023

Veröffentlicht: 29. Juli 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39512-9

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