{"product_id":"ieej-20241201a00701-003","title":"機械学習を用いた樹脂のボイド放電による絶縁劣化度の推定","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eDEI24084\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【A】基礎・材料・共通部門 誘電・絶縁材料研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2024\/12\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eEstimation of Degradation Degree by Void Discharge in Resins Using Machine Learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e青木 裕介(三重大学),小迫  雅裕(九州工業大学),匹田 政幸(九州工業大学),伊藤 大貴(東芝産業機器システム),大山 公治(東芝産業機器システム),中前 哲夫(東芝産業機器システム),前田 照彦(東芝産業機器システム),尾崎 多文(東芝産業機器システム)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYusuke Aoki(MIE UNIVERSITY),MASAHIRO KOZAKO(Kyushu Institute of Technology),Masayuki HIKITA(Kyushu Institute of Technology),Daiki Ito(Toshiba Industrial Products and Systems ),Kimiharu Oyama(Toshiba Industrial Products and Systems ),Tetsuyo Nakamae(Toshiba Industrial Products and Systems ),Teruhiko Maeda(Toshiba Industrial Products and Systems ),Tamon Ozaki(Toshiba Industrial Products and Systems )\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e部分放電劣化|劣化度推定|機械学習|畳み込みニューラルネットワーク|degradation by partial discharge|estimation of resin insulation degree|machine learning|convolutional neural network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e高電圧機器システムにおいて、経年劣化による絶縁不良を防ぐためには，絶縁劣化度の推定技術が重要である。絶縁体内のボイドやクラックで生じる部分放電においては，放電活動の変化は樹脂劣化の判断指標となる。本研究では、PET内の欠陥を模擬した試料に対して絶縁破壊に至るまでの長期課電試験を実施して取得した位相分解部分放電パターンを機械学習を用いて解析し、樹脂の劣化度の判定を試みた結果を報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eIn high-voltage equipment systems, techniques for estimating the degree of resin insulation degradation are important to prevent insulation failures due to aging. In partial discharge that occurs at voids and cracks in insulation, changes in discharge activity serve as an indicator for judging resin degradation. In this study, we report the results of an attempt to determine the degree of resin degradation by analyzing phase-resolved partial discharge patterns obtained from long-term charging up to dielectric breakdown on void-defect- structure samples in PET, using machine learning.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌: \u003c\/strong\u003e\u003ca href=\"\/products\/ieej-20241201a00701\"\u003e2024年12月4日-2024年12月5日誘電・絶縁材料研究会\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e7-10 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,697 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-P10","offers":[{"title":"冊子印刷（一般価格660円\/会員価格440円） \/ A4 \/ 4","offer_id":46352635101423,"sku":"IEEJ-20241201A00701-003-PRT","price":660.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true},{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 4","offer_id":46355820478703,"sku":"IEEJ-20241201A00701-003-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-KENKYUKAI_684f4183-0088-4c34-a600-746d5c348487.png?v=1743254987","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-20241201a00701-003","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}