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Jun 29, 2023

Análisis estadístico del impacto de las nanopartículas de FeO3 y ZnO en el rendimiento fisicoquímico y dieléctrico del monoéster.

Informes Científicos volumen 13, Número de artículo: 12328 (2023) Citar este artículo 272 Accesos Detalles métricos Este artículo trata de un estudio comparativo de las propiedades fisicoquímicas y eléctricas.

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 12328 (2023) Citar este artículo

272 Accesos

Detalles de métricas

Este artículo aborda un estudio comparativo de las propiedades fisicoquímicas y eléctricas de los monoésteres de aceite de ricino en comparación con sus homólogos basados ​​en nanopartículas de FeO3 y ZnO. Los resultados también se comparan con los de la literatura sobre triésteres, y también con las recomendaciones del estándar IEEE C 57.14. Los datos se analizan estadísticamente mediante una prueba de bondad de ajuste. El análisis de los datos de viscosidad a 40 °C muestra un aumento de la viscosidad. Para concentraciones de 0,10% en peso, 0,15% en peso y 0,20% en peso, estas son respectivamente 5,4%, 9,69%, 12,9% para NF de FeO3 y 7,6%, 9,91% y 12,7% para NF de ZnO. Para las mismas concentraciones, el aumento en el índice de acidez es respectivamente 3,2%, 2,9%, 2,5% para muestras de FeO3 y 3,18%, 2,0%, 1,2% para muestras de ZnO. Para las mismas concentraciones, el punto de inflamación muestra un incremento del 4%, 3% y 2% para muestras de FeO3 y una regresión del 8,75%, 6,88% y 5,63% para muestras de ZnO. En cuanto a la tensión de ruptura, para las mismas concentraciones se observa respectivamente un incremento del 43%, 27%, 34% para el FeO3. Los resultados muestran una mejora en el voltaje de inicio de descarga parcial con FeO3 del 24%, 8,13% y 15,21% respectivamente para las concentraciones de 0,10% en peso, 0,15% en peso y 0,20% en peso.

La gran mayoría de los transformadores de potencia tienen aislamiento de celulosa (papel/cartón comprimido) y aceite. La parte celulosa de este aislamiento tiene tres funciones principales. En primer lugar, aísla los componentes principales del transformador de las distintas tensiones, almacenando la carga eléctrica cuando el transformador está en funcionamiento. Esto se conoce como función dieléctrica. También cumple una función mecánica porque sobre él se apoyan los devanados. La tercera función es contribuir a mantener una temperatura aceptable mediante la creación de conductos por los que se transfiere el calor para la refrigeración. En cuanto al aceite, su función principal es asegurar la suficiente rigidez dieléctrica y refrigeración para proteger el núcleo y el conjunto rellenando los huecos de los materiales aislantes. Otra de sus funciones es minimizar el contacto de la celulosa y otros materiales con el oxígeno para reducir el riesgo de oxidación. Para la parte líquida del aislamiento, los aceites minerales son los más utilizados desde hace más de un siglo1. Sin embargo, la controversia sobre el impacto negativo de los aceites minerales en el medio ambiente es hoy en día un tema candente que los ambientalistas se toman muy en serio2. Esta feroz lucha ha llevado a los investigadores a investigar una solución alternativa a las deficiencias de los aceites minerales3. Una de las soluciones alternativas propuestas para cubrir las carencias de los aceites minerales es la utilización de aceites vegetales. En las últimas décadas, las investigaciones han permitido elaborar una amplia gama de dieléctricos líquidos a partir de extractos vegetales y sintéticos4. Las distintas propuestas se basan generalmente en un análisis de las propiedades fisicoquímicas, térmicas y eléctricas de estos líquidos en comparación con las de los aceites minerales. Estos incluyen índice de acidez, viscosidad, punto de inflamación y punto de inflamación, descarga parcial y voltaje de ruptura, por nombrar solo algunos.

Hablar del índice de acidez (IA), es un factor importante en la degradación del aislamiento de celulosa. Sin embargo, Stefan Tenbohlen5 demuestra en un estudio sobre la compatibilidad de los aceites vegetales como medio aislante para transformadores de potencia que el IA total en los ésteres naturales es mucho mayor que en el aceite mineral. Un resultado similar se reporta en el trabajo de Nkouetcha et al.6 quienes hacen un análisis comparativo de estos datos en aceite mineral, éster metílico de aceite de palmiste y éster metílico de aceite de ricino. Este trabajo demuestra que, incluso después de un tratamiento químico de estos aceites, el IA es mayor o igual al del aceite mineral. En cuanto a la viscosidad, este es uno de los parámetros más importantes en el campo del aislamiento de transformadores de potencia. La transferencia de calor en líquidos está estrechamente relacionada con la viscosidad del líquido. Los líquidos con alta viscosidad ralentizan la transferencia de calor y, por tanto, favorecen el calentamiento de los devanados. Por tanto, una propuesta de aceites vegetales como alternativa a los aceites minerales debe tener en cuenta su viscosidad. Bertrand et al.7 realizaron un estudio experimental sobre las características fisicoquímicas de tres aceites vegetales comparándolas con las recomendadas por la norma ISO 3104. Los líquidos investigados fueron los ésteres metílicos de aceite de ricino, aceite de girasol y aceite de colza. Su estudio demostró que todos los líquidos investigados tenían una viscosidad inferior o igual a la del estándar. Sin embargo, los resultados obtenidos de su experimento muestran que los aceites minerales tienen mejores características a este respecto que los aceites vegetales. Okafor et al.8 realizaron trabajos en el estudio de la viscosidad de aceites vegetales como: aceite de soja alto oleico modificado (HOSO), aceite de soja bajo oleico refinado (LOSO), aceite acculube LB2000 (LB2000) en comparación con la emulsión a base de aceite mineral. fluido de corte (EC). Los resultados muestran que la viscosidad de todos los aceites vegetales disminuye exponencialmente con la temperatura y es significativamente mayor que la del aceite mineral (EC). Para el punto de inflamación y el punto de inflamación, existen características importantes de un aislante líquido. Estos datos son tanto más importantes cuando el aislamiento se va a utilizar en un ambiente con una alta concentración térmica, como por ejemplo un transformador de potencia. El conocimiento de este parámetro en los aceites vegetales es importante para predecir el estrés térmico máximo que se impondrá al aislamiento sin riesgo de inflamación. Estas características representan algunas de las fortalezas del aislamiento líquido a base de aceite vegetal en comparación con los aceites minerales. Subburaj et al.9 han demostrado que los aceites vegetales investigados tenían un punto de inflamación y un punto de combustión un 111% superior al límite inferior recomendado por la norma ASTM D92, en comparación con el 50% del aceite mineral. Para el voltaje de ruptura, Tenbohlen y Koch5 estudiaron el voltaje de ruptura del aceite vegetal High Oleic 90 Girasol Oil en comparación con el éster sintético Midel 7131, el éster natural Envirotemp FR3 y el aceite mineral inhibido Nynas Nytro 3000X. Su trabajo muestra que el voltaje de ruptura de los aceites vegetales es mucho mayor que el del aceite mineral. Bertrand y Hoang7 demostraron un resultado similar al investigar el voltaje de ruptura de aceites vegetales como: aceite de ricino, aceite de colza y aceite de girasol. En un trabajo anterior realizamos un análisis de resolución de fase sobre la propagación de descargas parciales en éster metílico de aceite de palmiste en comparación con aceite mineral10. Se concluyó que el aceite vegetal tenía mayor capacidad para frenar la actividad de las descargas parciales.

Aunque hasta ahora los aislantes líquidos de origen vegetal han demostrado su eficacia para su posible uso en transformadores de potencia, recientemente ha surgido un nuevo concepto. Se trata del uso de nanofluidos basados ​​en nanopartículas como fluido dieléctrico para equipos de alta tensión en general y en transformadores de potencia en particular. De hecho, al principio eran la mejor manera de mejorar la transferencia de calor11. Se ha demostrado que los nanofluidos tienen un gran potencial para mejorar la capacidad de transferencia de calor de los fluidos base como refrigerantes en diversas aplicaciones12. Hoy en día, la nanotecnología se ha convertido en uno de los campos más apasionantes y avanzados de la ciencia y la ingeniería13. Ahora la atención se centra en cómo afecta a las propiedades fisicoquímicas y eléctricas de los líquidos aislantes para transformadores de potencia. Con respecto al índice de acidez en nanofluidos, por ejemplo, Asse et al.14 investigaron el impacto de las nanopartículas de FeO3 sobre este parámetro en éster metílico del aceite de palmiste. Su trabajo muestra que la adición de nanopartículas de FeO3 tiene el efecto negativo de aumentar la IA. Muestran que, para una adición de nanopartículas en concentraciones de 0,10% en peso, 0,15% en peso y 0,20% en peso, se observa un aumento en IA de 356%, 317% y 265% respectivamente. Hudedmani y Thomas15 presentan en la literatura un resultado completamente diferente. Realizaron un experimento similar con el éster sintético MIDEL 7131 y nanopartículas como Ba0.85Ca0.15Zr0.1Ti0.9O3 (BCZT), ferrita de calcio (CaFeO3) y nanomateriales de cáscara de huevo. Muestran que estas nanopartículas no tienen ningún impacto en la IA. En cuanto a la viscosidad en nanofluidos, Madavan et al.16 estudiaron el impacto de agregar nanopartículas de Al2O3, BN y Fe3O4 al aceite mineral, aceite de Honge, aceite de Neem, aceite de mostaza y aceite de Punna. Concluyeron que todas estas nanopartículas degradaban la viscosidad de los líquidos. Demostraron que la viscosidad aumentaba al aumentar la concentración de nanopartículas. El mismo resultado sobre la viscosidad es reportado por Sulemani et al.17. Muestran que la adición del compuesto de óxido de aluminio y óxido de zinc (Al2O3 + ZnO) a aceites vegetales (aceite de soja, una mezcla de aceite de girasol y aceite de oliva) aumenta la viscosidad. en un 22%. En términos de punto de inflamación y punto de inflamación, Sumathi y Rajesh18 informan que la adición de nanopartículas de TiO2, Al2O3 y MoS2 al aceite de transformador mejora estos parámetros. Las pruebas sin aditivos dan un punto de inflamación de 142 °C. Los resultados son 157 °C, 142 °C y 148 °C respectivamente para nanofluidos basados ​​en nanopartículas de TiO2, Al2O3 y MoS2. Para el punto de inflamación, los resultados son 164 °C, 155 °C y 152 °C respectivamente para nanofluidos basados ​​en nanopartículas de TiO2, Al2O3 y MoS2 en comparación con 150 °C en aceite sin aditivos. El mismo experimento realizado por Prasath et al.19 con el éster sintético MIDEL 7131 y nanopartículas de titanio (TiO2) muestra un aumento en el punto de inflamación del 2,2%, 3,63% y 4,72% respectivamente para concentraciones de 0,005vol.%, 0,01vol. .% y 0,05% vol. El punto de inflamación también aumentó un 1,71%, un 7,16% y un 8,50% para las mismas concentraciones. Para el voltaje de ruptura, Šárpataky et al.20 estudiaron el impacto de la adición de nanopartículas de C60 en el voltaje de ruptura del éster natural MIDEL eN 1204 y el éster sintético MIDEL 7131. Los resultados mostraron que el voltaje de ruptura aumentó en un 32,5% durante el valor de referencia en ambos líquidos, a una concentración óptima de nanopartículas de 0,01% peso/peso. Peppas et al.21 estudiaron la resistencia dieléctrica y la prueba de envejecimiento de resistencia de nanofluidos a base de aceites vegetales. Los resultados muestran un aumento en BDV para una concentración máxima igual al 0,008% peso/peso. con polvo comercial de Fe3O4 y 0,012% p/p. para nanofluidos con Fe3O4 coloidal recubierto de oleato. También muestran que la adición de nano-Fe3O4 tiene el efecto negativo de reducir significativamente el BDV. Con respecto al envejecimiento de los nanofluidos, se ha demostrado que la adición de nanopartículas (CaCu3, Ti4O12, TiO2, C60, etc.) al aceite aislante mejorará algunas de las propiedades eléctricas21. Du et al.22 evaluaron el efecto de las nanopartículas de TiO2 sobre las propiedades eléctricas de aceites minerales aislantes envejecidos. Muestran que la adición de nanopartículas de TiO2 antes del envejecimiento aumenta el BDV entre un 30 % y un 40 % en comparación con el aceite virgen. Para las descargas parciales, Makmud et al.23 estudiaron la actividad de las descargas parciales en nanofluidos a base de Fe2O3 y aceite de palma. Muestran que el voltaje de inicio de la descarga es 20 kV rms mayor en el nanofluido. También encuentran que el número de apariciones de EP es menor en concentraciones bajas que en concentraciones altas. El mismo experimento fue realizado por Makmud et al.24 sobre la actividad de los DP en nanofluidos a base de aceite de palma y nanopartículas de Fe2O3 y TiO2. Su trabajo muestra que todos los tipos de nanopartículas utilizadas mejoran significativamente el voltaje inicial de los DP y reducen su número de apariciones. Sin embargo, también muestra que altas concentraciones de nanopartículas afectan negativamente la calidad del líquido y promueven la actividad de descarga.

Como puede verse en la revisión presentada anteriormente, la gran mayoría de los estudios que presentan nanofluidos a base de aceites de ésteres naturales como una alternativa a los aceites minerales se centran en los triglicéridos (triésteres). De hecho, los aceites vegetales están compuestos principalmente por triésteres naturales llamados triglicéridos25. Los triglicéridos son moléculas que contienen tres grupos éster, ácidos grasos y glicerol. Aunque los triester ofrecen una serie de ventajas en términos de rigidez dieléctrica y resistencia al fuego, están sujetos a otras limitaciones que limitan su uso en transformadores de potencia. Los triésteres se caracterizan por una alta viscosidad, lo que supone una gran desventaja en lo que respecta a la transferencia de calor26. Otro de sus puntos débiles está ligado a su triple cadena ácida (R1, R2 y R3), que puede ser saturada o insaturada. Es probable que la gran cantidad de ácidos grasos en estos aceites aumente la tasa de oxidación en el sistema de aislamiento y, por lo tanto, reduzca la vida útil de los equipos de alto voltaje26. Entre las soluciones propuestas para mejorar el rendimiento de los triésteres en términos de viscosidad y transferencia de calor, trabajos en la literatura han demostrado que un proceso de transesterificación ha demostrado ser muy eficaz a este respecto. Este protocolo se utiliza ampliamente en la producción de biocombustibles y ahora se ha propuesto como una solución alternativa en el campo del aislamiento de alta tensión27,28,29,30. El proceso de transesterificación elimina dos cadenas de ácido y cambia el aceite de triéster a monoéster. Esto reduce considerablemente la cantidad de ácido en el aceite. Otros protocolos también permiten separar el glicerol del aceite para obtener una viscosidad cercana a la de los aceites minerales. Aunque este método ha demostrado su eficacia en este campo, la literatura no se ha centrado realmente en la aplicación de la nanotecnología a los monoésteres para ver qué impacto podría tener en sus características fisicoquímicas y eléctricas. Este artículo se centra en el análisis de las propiedades fisicoquímicas y eléctricas de nanofluidos basados ​​en monoésteres de aceite de ricino, nanopartículas de hierro (FeO3) y zinc (ZnO). Al final de este trabajo, se presenta un resumen de algunos resultados de la literatura sobre triésteres y se compara con este trabajo sobre monoésteres simples y nanofluidos basados ​​en monoésteres.

Las semillas de ricino se cultivaron y cosecharon in situ, en la región del litoral de Camerún, utilizando todos los métodos exigidos por la normativa. Después de la cosecha, las semillas se secaron y luego se trituraron utilizando una prensa hidráulica para extraer el petróleo crudo. A continuación, los aceites extraídos se purificaron mediante desgomado seguido de una operación de refinación. El líquido resultante se deja reposar durante dos días y luego se desgoma. El desgomado consiste en extraer los fosfolípidos y gomas que pueden volverse insolubles por hidratación. El proceso consiste en añadir al aceite un 20% de agua desmineralizada calentada a 90°C. Se mezcla el conjunto lentamente a 30 rpm durante 40 min. A continuación se recupera el aceite desgomado mediante decantación. El siguiente paso consiste en añadir hidróxido de sodio (NaOH) al aceite, a una concentración de 14°Be. Este paso tiene el efecto de reducir el índice de acidez de un proceso de neutralización de ácidos grasos libres (Fig. 1a). El último paso consiste en reducir la viscosidad del líquido mediante un proceso de transesterificación31 (Fig. 1b). La técnica consiste en añadir al líquido un catalizador básico como el hidróxido de potasio (KOH) y luego separar por decantación el glicerol responsable del envejecimiento y rápida cristalización de los aceites vegetales a temperatura ambiente. Los monoésteres obtenidos se secan finalmente a 80°C durante 24 h32. Las Figuras 2a, b, c muestran respectivamente un ejemplo de triésteres, triésteres después de la neutralización de los ácidos grasos y monésteres de aceite de ricino obtenidos después del proceso de transesterificación.

(a): reacción de neutralización de ácidos grasos libres, (b): reacción de transesterificación.

Aspecto visual de triésteres (a, b) y monoésteres (c).

Las muestras de nanofluidos se obtienen dispersando nanopartículas (NP) (FeO3) y (ZnO) en el líquido como: E0 = (COME+0 wt%), E1 = (COME+0,10 wt%), E2 = (COME+0,15 wt %) y E3=(COME+0,20% en peso). La elección de las concentraciones utilizadas se basa en trabajos previos del equipo de investigación14,33. Las nanopartículas utilizadas se encargaron a la empresa Hebei Shengzehong. Tienen forma esférica con diámetros medios de 50 nm y 100 nm para ZnO y FeO3 respectivamente. El primer paso consiste en deshumidificar las nanopartículas y los ésteres por separado en un horno durante 24 horas. La primera mezcla se realiza con un agitador magnético durante 1 hora. El segundo paso consiste en homogeneizar el líquido mediante un generador ultrasónico (UP-2505) con una potencia de 150 W y una frecuencia de 25 kHz durante 2 horas como se presenta en la literatura3. Después de la fase de sonicación, las muestras se colocaron nuevamente bajo agitador magnético durante 45 min y se deshumidificaron nuevamente durante 24 horas. Antes de cada ensayo se realiza la prueba de estabilidad de las muestras dejándolas en reposo durante un periodo de 24 horas. La Figura 3 muestra el diagrama de flujo para la obtención de nanofluidos. La Figura 4a, d representa las imágenes de las nanopartículas, obtenidas mediante fotografía simple. La Figura 4b,e representa las imágenes de las nanopartículas, obtenidas mediante un microscopio electrónico de barrido (SEM). La Figura 4c, f representa las imágenes de las nanopartículas, obtenidas por un microscopio electrónico de transmisión (TEM). La estabilidad de las muestras se evaluó utilizando un espectrómetro ultravioleta de Cole-Parmer Ltd, Reino Unido (modelo 7305, serie 68444). La Tabla 1 muestra la estabilidad de las muestras durante diez días.

Diagrama de flujo para la obtención de nanofluidos.

(a, b, c): Nanopartículas de zinc (ZnO), (d, e, f): Nanopartículas de hierro (FeO3).

El índice de acidez (AI) se mide según ASTM D6871. El método consiste en mezclar 10 g de éster con 80 mL de etanol y dejarlo en agitación con un agitador magnético. Mientras se agita, se deja fluir en la mezcla una solución de KOH de concentración [0,1 n] previamente preparada a partir de 250 ml de etanol con 1,4 g de KOH. El indicador de color utilizado es la fenolftaleína. Por tanto, el índice de acidez se determina a partir del volumen de solución necesario para provocar el cambio de color. La ecuación (1)10 proporciona la fórmula de cálculo utilizada, donde AI representa el índice de acidez (mg KOH/g), VKOH es el volumen de KOH fluido (ml) y mb (g) es la masa de aceite utilizado.

Las viscosidades de las muestras se midieron usando un viscosímetro capilar y según ASTM D445/ISO3103. El método consiste en introducir una cantidad de muestra en el viscosímetro con referencia al patrón. La muestra se extrae hasta el límite prescrito y luego se libera. La viscosidad cinemática se determina así a partir del tiempo de flujo del líquido aislante entre las marcas del viscosímetro según la ecuación. (2)10. Donde K es la constancia del viscosímetro, t es el tiempo de flujo de la muestra entre las dos marcas yc la corrección de energía cinética.

El punto de inflamación y el punto de combustión de las muestras de nanofluidos se midieron según ASTM D9334. La configuración experimental que se muestra en la Fig. 4 consta de una placa caliente (220 V-5A), una copa abierta que contiene la muestra, un termopar para tomar muestras de la temperatura de la muestra y un aplicador de llama. El punto de inflamación se identifica introduciendo una llama de prueba en la abertura prevista en la superficie de la muestra. La temperatura del punto de inflamación es la temperatura a la que aparece en la superficie del líquido una llama muy breve, de menos de un segundo de duración. De manera similar, la temperatura del punto de inflamación es la temperatura a la que aparece una llama continua en la superficie del líquido35.

El voltaje de ruptura se mide usando el probador de aceite aislante HYYJ-502 que se muestra en la Fig. 5. El dispositivo tiene una celda de prueba que contiene electrodos esféricos y un voltaje de CA de hasta 100 kV. Las pruebas se realizan según ASTM D1816 con una distancia entre electrodos de 1 mm.

Probador de aceite aislante (HYYJ-502).

El dispositivo para medir la tensión de inicio de descarga parcial (PDIV) es el mismo que el utilizado en el trabajo anterior10. Consta de un transformador elevador de 220 V/50 kV y una caja de control. El líquido a analizar está contenido en una celda de prueba de 500 ml de volumen que contiene una configuración de electrodo de punta/plano. El electrodo de punta es una aguja de tungsteno con un radio de 100 µm y el electrodo plano es de latón. La distancia entre los electrodos es de 2,5 mm. En la Fig. 6a se muestra una representación detallada de la configuración del electrodo. El transformador HV y la punta están conectados mediante una resistencia limitadora de corriente (Rp) de 100 MΩ. El avión está conectado a tierra mediante un sensor de corriente en derivación (Rsh). La alta tensión se mide con una sonda HV y las descargas parciales se miden con un sensor DPs. La Figura 6b muestra el diagrama esquemático utilizado para la medición.

(a): Sistema de electrodos, (b): Configuración.

La medición de PDIV se realiza de acuerdo con la norma IEC 61.29436. Consiste en variar gradualmente la tensión a razón de 1 kV/s hasta obtener una descarga con una amplitud mayor o igual a 100 pC. La tensión que da lugar a esta carga se considera el primer valor del IVDP. Luego, el voltaje se devuelve lentamente a potencial cero y se mantiene allí durante 1 minuto antes de la siguiente prueba. Este protocolo se repite diez veces para obtener el PDIV promedio. Las corrientes registradas se estudian mediante modelos de descarga parcial resuelta en fase (PRPD). La Figura 7 muestra el principio de obtención del PDIV.

Ilustración del protocolo para la obtención de PDIV.

La distribución normal de los datos se basa en la prueba de Anderson-Darling. Inicialmente diseñada con fines de ingeniería, la prueba de Anderson-Darling fue desarrollada en 1952 por TW Anderson y DA Darling37 como una alternativa a otras pruebas estadísticas para detectar desviaciones de la normalidad de las distribuciones muestrales. No es direccional para pruebas de una muestra y viene dado por la ecuación. (3)38.

donde {x(1) < ⋯x(n)} es la muestra de tamaño n dispuesta en orden ascendente, y F(x) es la distribución acumulativa teórica subyacente con la que se compara la muestra. Si AD es mayor que el valor crítico ADα para un α dado, se rechaza la hipótesis nula de que {x(1) < ⋯x(n)} proviene de la distribución subyacente F(x).

La función de distribución acumulativa (CDF) de la distribución de Weibull se da en la ecuación. (4) que utiliza prácticamente el mismo principio. El parámetro de escala α (kV), que es la vida útil característica en la que se espera un 63,2% de fallo, representa en este contexto la resistencia a la descarga eléctrica o al fuego, así como la resistencia a la rotura eléctrica (BDV). El parámetro de forma β se correlaciona con la dispersión de los datos (x). La decisión final depende del valor P calculado según la ecuación. (5)13. El valor p se compara con el nivel de significancia (0,05). Si el valor p es menor o igual a 0,05, se debe rechazar la hipótesis nula de que la distribución de Weibull se ajusta a los datos; de lo contrario, se debe aceptar la hipótesis nula de que la distribución de Weibull se ajusta a los datos.

La prueba Kolmogorov-Smirnoff KS de normalidad de la distribución de datos fue introducida por primera vez por Kolmogorov39 y Smirnoff22. Esta prueba permite una comparación entre la distribución de datos teóricos y una distribución empírica que se esperaría si los datos fueran normales. El coeficiente KS se puede calcular a partir de la ecuación. (6)38.

En esta expresión, la función F(x) representa la distribución teórica en x y Fn(x) la distribución empírica para una muestra de tamaño n. La conclusión sobre la hipótesis se basa en el valor de KSn. Para un umbral crítico KSα mayor que un valor dado, se rechaza la hipótesis nula de que Fn(x) proviene de la distribución subyacente F(x). La versión de dos muestras de la prueba KS se generaliza a la ecuación. (7)38.

En esta expresión, las funciones Fn(x) y Fn'(x) representan las distribuciones acumulativas empíricas en x para los tamaños de muestra n y n' respectivamente. La conclusión sobre la hipótesis se basa en el valor de KSn. Para un umbral crítico KSα mayor que un valor dado, se rechaza la hipótesis nula de que Fn(x) proviene de la distribución subyacente Fn'(x). Esta prueba tiene la ventaja de ser adecuada para situaciones experimentales con un número reducido de muestras.

La prueba de Shapiro-Wilk evalúa la hipótesis nula de que una población muestral (x1…xn) proviene de una distribución normal. Puede evaluarse a partir de la Ec. (8).

Con x(i) el estadístico de i-ésimo orden, es decir, el i-ésimo número más pequeño de la muestra. Las constantes ai están dadas por la ecuación. (9).

donde \({\varvec{m}}={{({\varvec{m}}}_{1},\dots {{\varvec{m}}}_{{\varvec{n}}})} ^{\boldsymbol{\top }}\) y \({{\varvec{m}}}_{1},\dots {{\varvec{m}}}_{{\varvec{n}}}\ ) son los valores esperados de las estadísticas de orden de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas muestreadas de la distribución normal estándar, y V es la matriz de covarianza de esas estadísticas de orden.

En resumen, las pruebas de hipótesis de normalidad de las diversas estadísticas mencionadas anteriormente se pueden verificar observando el valor p. Este parámetro es útil para la cuantificación estadística de un resultado en el caso de una hipótesis nula. El objetivo es determinar si la hipótesis nula es admisible. Si es así, el resultado observado es muy improbable.

Cuando se pone en servicio un transformador de potencia aislado en aceite, también se inicia el proceso de oxidación del sistema. Este proceso generalmente se ve favorecido por varios parámetros, incluido el calor del devanado y el aumento del índice de acidez. De hecho, la oxidación debida a la contaminación del sistema por materiales extraños como pinturas, barnices y muchos otros entierra un depósito de lodos que puede aumentar con el tiempo. Estos lodos tienen el efecto negativo de reducir la capacidad de transferencia de calor del transformador sumergido. Por tanto, es muy importante conocer el impacto de la adición de nanopartículas sobre un parámetro como el índice de acidez. Los resultados del experimento mostraron que la adición de nanopartículas en todas las concentraciones tenía un impacto negativo en el índice de acidez de los ésteres. Sin embargo, los valores de índice obtenidos se mantienen dentro de los márgenes marcados por la norma IEEE C57.14, que recomienda valores de índice inferiores a 0,06 (mg KOH/g) para aceites vegetales. Para el líquido base sin nanopartículas, el índice de acidez es 0,041 (mg KOH/g). La adición de nanopartículas de hierro (FeO3) provoca un incremento máximo de 3,20% respecto al valor inicial para una concentración de 0,10% en peso. A esta concentración, el mismo fenómeno se observa con las nanopartículas de zinc (ZnO) con un incremento máximo del 3,18%. También observamos que este incremento es mayor con FeO3 que con ZnO para todas las concentraciones. La Tabla 2 resume los valores del índice de acidez obtenidos y la Fig. 8a muestra los incrementos porcentuales para cada concentración. En cuanto a la viscosidad del fluido, ésta es una propiedad intrínseca que mide el poder característico de los líquidos para resistir el movimiento de una parte del fluido con respecto a la otra33. También es un indicador importante de las propiedades de flujo y calor, desempeñando un papel importante en el proceso de transferencia de calor y la tasa de deposición de partículas40. ISO 3104 recomienda menos de 11 mm2/s a 40 °C para aceites aislantes para transformadores de distribución HV/VA. Por tanto, es importante evaluar el impacto de las nanopartículas en este parámetro. Los resultados muestran que la adición de nanopartículas tiene el efecto negativo de aumentar la viscosidad de los encantamientos. Siddique et al.41 informaron un resultado similar, quienes realizaron esta investigación con nanopartículas de zinc (ZnO). Para la muestra E1, el incremento mínimo de viscosidad es del 5,4 % en nanofluidos a base de FeO3 y del 7,6 % en nanofluidos a base de ZnO. La Tabla 2 muestra los valores de la viscosidad obtenidos a 40 °C y la Fig. 8b muestra el incremento de la viscosidad en función de la concentración de las nanopartículas.

(a): Incremento del índice de acidez, (b): incremento de la viscosidad.

Cuando se opera un transformador de potencia, el alto consumo de corriente en el secundario impone un alto estrés térmico en los devanados y el líquido aislante. Por tanto, el conocimiento del punto de inflamación y del punto de inflamación del líquido aislante es importante para conocer la carga máxima que se le debe imponer durante el funcionamiento. Las Figuras 9a, b muestran la distribución de los datos del punto de inflamación y del punto de inflamación obtenidos para cada muestra de nanofluido. Esta representación se basa en la función "Ajustar puntos al contenedor" del software OriginPro, que redondea los valores al vecino más cercano para identificar eficazmente los valores atípicos. Los valores medios están representados por las líneas continuas. El análisis de los datos de esta representación muestra que, cualquiera que sea la concentración de nanopartículas de zinc (ZnO) utilizada, provoca la degradación de los puntos de inflamación y de combustión. Sin embargo, se observa el fenómeno contrario con las nanopartículas de hierro (FeO3), que tienden a mejorar estos dos parámetros. También se puede observar que todos los datos están muy por debajo de lo recomendado por la norma IEEE C 57.14 que fija el valor mínimo en 300 °C para el punto de inflamación y 320 °C para el punto de inflamación. Con respecto al punto de inflamación en los nanofluidos de FeO3, las muestras E1 y E2 condujeron a una regresión del punto de inflamación del 9% en comparación con el líquido base. La muestra E3 tiene menos impacto con una regresión máxima del 2%. En las muestras basadas en ZnO, la degradación del punto de inflamación es más considerable. Para E1 se registra una regresión de hasta el 23%. Las muestras E2 y E3 muestran una regresión del 18% y 16% respectivamente. Para el punto de inflamación el comportamiento es bastante diferente. Los resultados muestran un incremento en el punto de inflamación para las muestras basadas en FeO3. El incremento máximo es del orden del 4% para E1, 3% y 2% respectivamente para las muestras E2 y E3. Sin embargo, la regresión sigue siendo efectiva para las muestras basadas en ZnO, pero con menos impacto que en el caso del punto de inflamación. Se registra una regresión máxima del 8,8% para E1 y del 6,88% y 5,63% para E2 y E3.

Datos del punto de inflamación (a) y del punto de inflamación (b) para cada muestra.

Los valores de temperatura reales para el parámetro de destello y fuego mostraron que la resistencia a estos fenómenos es de naturaleza aleatoria y, por lo tanto, probabilística. Por lo tanto, los datos se analizaron utilizando la distribución normal y de Weibull. El límite inferior de probabilidad al 1% (P1%) estima el valor mínimo de temperatura a la que ocurre el destello o ignición, este valor puede revelar el nivel de confiabilidad del líquido aislante. La probabilidad del 50% (P50%) da información sobre el valor promedio de la temperatura requerida para provocar una llamarada o un incendio. El análisis de la distribución de los datos según las dos distribuciones que se muestran en la Fig. 10a,b,c,d muestra que siguen la distribución normal. Esto se confirma mediante la alineación de los datos con la línea de ajuste lineal.

Distribuciones normales (a, c) y Weibull (b, d) de puntos de inflamación y puntos de incendio.

Por otro lado, se puede observar que el valor P para la prueba de normalidad que se muestra en la Tabla 3 es significativamente mayor para todas las muestras que el nivel de confianza elegido de 0,05. Con un riesgo del 1%, existe una regresión máxima del punto de inflamación del 5,6% para la muestra E3 basada en nanopartículas de Hierro y del 11% para la misma concertación en el nanofluido de Zinc. Para el punto de incendio a la misma concentración, observamos un incremento del 1% para el FeO3 y una regresión del 5,7% para el ZnO. La Tabla 4 resume los riesgos al 1%, 10% y 50% (P1%, P50%, P50%) del punto de inflamación para todas las muestras de nanofluidos. La Tabla 5 resume los riesgos al 1%, 10% y 50% (P1%, P50%, P50%) del punto de incendio para todas las muestras de nanofluidos.

Contrariamente al impacto negativo observado en el análisis de las propiedades fisicoquímicas de las muestras, el estudio del impacto de las nanopartículas sobre el voltaje de ruptura arrojó resultados totalmente opuestos. En la representación del "punto de ajuste al contenedor" que se muestra en la Fig. 11, se puede ver que todas las concentraciones utilizadas tuvieron el efecto de aumentar el BDV para los nanofluidos a base de FeO3. El BDV máximo de 49,41 kV se obtuvo para una concentración del 0,10% en peso. Este valor es un 43% superior al líquido base, que tiene un BDV de 34,62 kV, y un 33,54% superior a los 37 kV recomendados por la norma IEEE C 57.14. Las concentraciones de 0,15 % en peso y 0,20 % en peso provocaron un aumento del 27 % y 34 % en BDV respectivamente en comparación con el líquido base de 19,2 % y 26,7 % en comparación con el estándar. Para las muestras de nanopartículas de ZnO, solo la concentración de 0,20% en peso provocó un ligero aumento en el BDV del 13,5% en comparación con el líquido base y del 6,2% en comparación con el estándar. Las concentraciones de 0,10% en peso y 0,15% en peso provocaron más bien una regresión del BDV del 6,5% y del 1% en comparación con el BDV del líquido base, que en sí mismo ya es inferior al estándar. Mashhadzadeh et al42 observaron un resultado similar. En un experimento realizado con nanopartículas de ZnO y TiO2, observaron una disminución del 27% en el voltaje de ruptura en el nanofluido a base de ZnO en comparación con el líquido puro. Con el nanofluido a base de TiO2, en cambio, observaron un incremento del 13%.

Distribución del BDV.

La distribución de datos Weibull y normal son las distribuciones probabilísticas más utilizadas para analizar datos BDV de líquidos dieléctricos43,44. Es una herramienta eficaz para la predicción de ruptura dieléctrica en niveles de bajo riesgo. La Tabla 6 presenta el resumen de los riesgos al 1%, 10% y 50% (U1%, U10% y U50%). El análisis de los datos de probabilidad del límite inferior (U1%) para las muestras de nanopartículas de FeO3 muestra aumentos del 69%, 35% y 58% respectivamente para las concentraciones de 0,10% en peso, 0,15% en peso y 0,20% en peso, en comparación con el líquido base. con un valor de riesgo de 22,64 kV. También observamos que aunque las nanopartículas de ZnO reducen el BDV para ciertos valores de concentración, aún estabilizan el límite de riesgo inferior (U1%). Incluso observamos un aumento del 11% y 37% según las dos distribuciones respectivamente para las concentraciones de 0,15% en peso y 0,20% en peso. La concentración del 0,10% en peso aumenta el riesgo hasta un valor máximo del 9,89% según la distribución de Weibull. Al 10% y 50% de riesgo se observa el mismo fenómeno con nanofluidos basados ​​en nanopartículas de FeO3, el voltaje de ruptura dieléctrica es mayor que con ZnO y esto para todas las concentraciones. El análisis de los datos relacionados con la normalidad del voltaje de ruptura basado en el valor p de todas las distribuciones se presenta en la Tabla 7. De estos podemos concluir que los datos siguen la distribución normal. Esto se confirma, como en el caso del punto de incendio, por la alineación de los datos con las diferentes líneas de ajuste presentadas en la Fig. 12a,b,c,d.

Distribuciones normales (a, c) y Weibull (b, d) de tensión de ruptura.

La medición del voltaje inicial promedio de los PD en las muestras de nanofluidos se calculó después de su detección de acuerdo con IEC 61.294. Los resultados muestran que, como en el caso del voltaje de ruptura, las muestras basadas en FeO3 mejoran significativamente el PDIV en comparación con las muestras basadas en ZnO. Para una separación entre electrodos de 2,5 mm, el PDIV en el líquido puro es 15,12 kV +/- 0,32 en valor máximo. En las muestras basadas en FeO3, este valor se incrementa en un 24%, 8,13% y 15,21% para E1, E2 y E3 respectivamente. Por otro lado, en los nanofluidos a base de ZnO, solo la muestra E3 mantiene PDIV estable. Las muestras E1 y E2 conducen a una regresión del PDIV de 8,59% y 2,58% respectivamente con respecto al líquido puro. La Figura 13a muestra un ejemplo del PDIV obtenido a la salida de la sonda HV. La Figura 13b muestra el resumen del PDIV promedio de diez mediciones en las diferentes muestras.

(a): Detección de PDIV en la sonda HV, (b): PDIV promedio para cada muestra.

Las PD registradas para cada muestra se analizaron mediante modelos de descarga parcial resuelta en fase (PRPD). La PPR se utiliza ampliamente en el análisis de DP debido a la cantidad de información que se puede extraer. La representación PRPD se obtiene registrando un flujo continuo de pulsos PD. Por lo tanto, cada dato obtenido se puede cuantificar en términos de ángulo de fase (ϕ), magnitud de carga (q) y número de ocurrencias de PD (n). El voltaje de mantenimiento de los PD para el análisis PRPD se obtuvo aumentando el voltaje a 1.1*PDIV porque, para valores de voltaje muy altos, la ruptura ocurre como se muestra en la Fig. 14a,b obtenida para un suministro de 100 ciclos al incrementar el suministro a 1.2* PDIV.

(a): señal de avería en la sonda HV a 1,2*PDIV, (b): actividad de descarga parcial.

Para un incremento de voltaje del 10% por encima del PDIV, la eficiencia de las muestras se evaluó contando el número de ocurrencias de PD con una carga superior a 100 pC, evaluando la carga promedio y la carga máxima de PD durante 2000 ciclos. La Figura 15a muestra un ejemplo del PRPD obtenido durante 2000 ciclos, la Figura 15b muestra el número promedio de ocurrencias de PD, la Figura 15c muestra los valores promedio de los valores absolutos de las cargas aparentes y la Figura 15d la carga aparente máxima en absoluto. valor. Los resultados de este análisis en nanofluidos a base de FeO3 muestran una regresión del número promedio de ocurrencias de 56,00%, 27,23% y 45,85% para las muestras E1, E2 y E3 respectivamente. Para los nanofluidos a base de ZnO, observamos un incremento del 19,16% y 4,00% respectivamente para las muestras E1 y E2. Para la muestra E3 se tiene una regresión del 11,20%. Para la carga promedio producida en nanofluidos a base de FeO3, observamos una regresión del 46,01%, 19,21% y 37,72% respectivamente para las muestras E1, E2 y E3. En los nanofluidos basados ​​en ZnO, hay un incremento de 10,54% y 1,69% para E1 y E2 respectivamente. Para la muestra E3 observamos una regresión del 17,16%. En cuanto a la carga máxima en valor absoluto, observamos una regresión del 34,97%, 1,78% y 28,07% respectivamente para las muestras E1, E2 y E3 correspondientes a nanofluidos a base de FeO3. Para los nanofluidos a base de ZnO, observamos un incremento de 10,38% y 1,17%, 0,28% respectivamente para las muestras E1, E2 y E3.

Actividad de descargas parciales en las diferentes muestras.

Las Tablas 8 y 9 presentan un resumen de algunos resultados de la literatura y de este trabajo sobre el impacto de la transesterificación en los parámetros fisicoquímicos y eléctricos básicos de los aceites vegetales. Estos incluyen, respectivamente, los triésteres y monoésteres de: aceite de cocina usado (WCO, WCOME), aceite de ceiba pentandra (CPO, CPOME), aceite de palmiste (PKO, PKOME) y aceite de ricino (CO, COME). De este trabajo se desprende claramente que el cambio de triéster a monoéster tiene un impacto positivo considerable en la viscosidad de los líquidos, lo que es favorable para la transferencia de calor en un transformador de potencia. La importante reducción del índice de acidez demuestra que este proceso es importante para anticipar los riesgos de oxidación en los equipos de alta tensión y por tanto alargar su vida útil. En el caso de la tensión de ruptura, en determinados líquidos se puede observar un incremento de más del 155% simplemente como resultado del cambio de triéster a monoéster. Sin embargo, este proceso afecta negativamente parámetros importantes como el punto de inflamación y el punto de inflamación, con disminuciones de hasta el 34% en algunos líquidos. Dado que el objetivo de este trabajo era estudiar el impacto de agregar nanopartículas a monoésteres, la Tabla 9 también brinda un resumen comparativo de los parámetros básicos en nanofluidos basados ​​en monoéster y aquellos en triéster. Los resultados muestran que parámetros como el índice de acidez y la viscosidad aumentan con la adición de nanopartículas. Sin embargo, los valores incrementales de estos parámetros siguen estando muy por debajo de los de los triester. Esta tendencia negativa también se observó con los puntos de inflamación y cambió según el tipo de nanopartículas y su concentración en el líquido. También observamos que el voltaje de ruptura se revisa al alza y está fuertemente influenciado por el tipo de nanopartículas y su concentración.

Los autores de este artículo aplicaron plenamente las reglas de ética durante los experimentos y la redacción del artículo.

Las semillas de ricino se cultivaron y cosecharon in situ, en la región del litoral de Camerún, utilizando todos los métodos exigidos por la normativa.

Según la norma ASTM D93, las pruebas de punto de inflamación generalmente se realizan utilizando un recipiente con un orificio abierto al aire que permite aplicar la llama a la superficie del líquido. En este proceso intervienen varios tipos de transferencia de calor, incluidas la conducción, la radiación y la convección. Para comprender el impacto de las nanopartículas en los resultados del punto de inflamación y el punto de inflamación, la atención se centra en la transferencia de calor por convección. Para hacer que un líquido arda, la temperatura de su superficie debe elevarse hasta que produzca suficiente vapor para sostener una llama, un proceso conocido como convección. Una vez que la temperatura de la superficie producida alcanza un umbral crítico, se requiere un aporte de energía externa para mantener la llama, y ​​esto se conoce como punto de incendio. La Figura 16 ilustra este proceso.

Procesos que conducen a la inflamación.

También en los nanofluidos la transferencia de calor a la superficie del líquido implica el fenómeno de microconvección. Patel et al.45 han desarrollado un modelo para este tipo de convección en nanofluidos. Suponen que el flujo de calor a través de nanofluidos implica tres parámetros: la conducción a través del líquido, la conducción a través del sólido y la advección debida al movimiento browniano de las partículas. También hay acuerdo en la literatura46,47 en que el movimiento browniano es el principal elemento que contribuye a la mejora de la conductividad térmica en los nanofluidos y, por tanto, al fenómeno de convección. Aquí se proponen cuatro teorías principales: el movimiento browniano de las nanopartículas en el fluido, las mantas conductoras debidas a la ordenación de las moléculas del fluido alrededor de la partícula, los puentes conductores debido a la agregación de partículas o la transmisión de calor en fonones térmicos balísticos. La Figura 17 ilustra este fenómeno.

Mecanismo de transferencia de calor en nanofluidos.

Patel et al.45 consideran las fases líquida y de partículas como un continuo. Al considerar el movimiento de las partículas dentro del líquido como un flujo sobre una esfera, la transferencia de calor general se puede expresar como la ecuación. (10). Experimentalmente se demuestra que la mejora de la transferencia de calor en la superficie del nanofluido se puede dar como una proporción de la ecuación. (11)45. En esta relación, µp representa la velocidad del movimiento browniano y viene dada por la ecuación. (12)48.

Aquí, A representa el área de superficie de transferencia de calor, k es la conductividad térmica, T la temperatura, (dT /dx) el gradiente de temperatura de los respectivos medios, myp representan las cantidades correspondientes al medio líquido y la partícula respectivamente. h es el coeficiente de transferencia de calor por convección. dp es el diámetro de la partícula, dm el tamaño molecular del líquido. ε la fracción en volumen de partículas en el líquido, αm es la difusividad térmica del líquido, c es una constante que se determinará experimentalmente. kB es la constante de Boltzmann.

Finalmente, las Ecs. (11) y (12) muestran que varios factores influyen en la aceleración de la transferencia de calor en la superficie del líquido. Si nos fijamos únicamente en la velocidad del movimiento browniano de las partículas dada en la ecuación. (12), se puede sacar una conclusión inicial. Los primeros parámetros que se pueden tomar en consideración en esta expresión son la viscosidad de las muestras y la temperatura aplicada. De hecho, esta velocidad es proporcional a T/η. Sin embargo, la temperatura de prueba es la misma para todas las muestras de nanofluidos. Esto sugiere que las muestras con alta viscosidad reducen la velocidad del movimiento browniano y, por lo tanto, ralentizan la transferencia de calor. Sin embargo, este parámetro es muy insignificante en el contexto de este estudio, dado que la diferencia entre las viscosidades dinámicas obtenidas en los nanofluidos a base de FeO3 y ZnO es muy pequeña. En estas condiciones, son los parámetros del coeficiente de proporcionalidad los que dictan la velocidad. Además, el diámetro medio de las nanopartículas utilizadas en este estudio es de 50 nm y 100 nm para ZnO y FeO3 respectivamente, es decir, el diámetro del FeO3 es en promedio el doble que el del ZnO. Esto implica que la velocidad del movimiento browniano en los nanofluidos basados ​​en ZnO es en promedio cuatro veces mayor que en los nanofluidos basados ​​en FeO3. Al transferir estos datos a la Ec. (11), podemos ver que la transferencia de calor en la superficie de la muestra será mayor con ZnO. Aunque en este proceso es necesario tener en cuenta otros parámetros importantes, estos datos dan una idea de la diferencia entre los resultados de las mediciones del punto de inflamación y del punto de inflamación obtenidos con las diferentes muestras.

El aumento del voltaje de ruptura y la reducción de la actividad DP en el nanofluido se pueden explicar de varias maneras. Atiya et al49, que obtuvieron un resultado similar con nanopartículas de TiO2, afirman que la descomposición de los líquidos aislantes se manifiesta generalmente por la aparición de corrientes resultantes de la actividad de las cargas. Esta reacción generalmente ocurre cuando el estrés eléctrico es muy alto. Esto impone un campo eléctrico cuya intensidad es mayor que el umbral disruptivo de las moléculas de aceite, provocando la ionización. El proceso de ionización genera iones y electrones libres en el líquido. Por lo tanto, se crea un movimiento de interacción atractivo entre los electrones altamente móviles y el electrodo positivo, dejando una zona de carga neta positiva que se propaga hacia el electrodo negativo. Las Figuras 18a,b,c ofrecen una ilustración progresiva de cómo se puede mantener el movimiento de las cargas hasta su descomposición (Fig. 18c) en el líquido puro. Las serpentinas positivas que componen la descarga eléctrica durante la descomposición se propagan en cuatro modos estrechamente relacionados con su velocidad49. El primer modo corresponde a la actividad de descarga a velocidades relativamente bajas. En esta etapa, la probabilidad de avería se considera baja y corresponde al U10%. La velocidad de actividad en el segundo modo es mayor y corresponde a una probabilidad promedio de U50%. Las velocidades de propagación de los otros dos modos son mayores y corresponden a probabilidades superiores a la media U50%. En el caso de los nanofluidos, las nanopartículas pueden constituirse como una barrera que impide el movimiento de cargas de un electrodo a otro al reducir su velocidad (Fig. 18d). Dependiendo del tipo de nanofluido, esta velocidad media global de las cargas puede reducirse debido al fenómeno de inducción. Siguiendo esta lógica, los resultados del voltaje de ruptura con un riesgo del 10% (U10%) obtenidos con los diferentes nanofluidos muestran que el FeO3 es más capaz de obstaculizar la propagación de PD y streamers en el primer y segundo modo. Este resultado también muestra que la electronegatividad del FeO3 es mayor que la del ZnO42, lo que permite retener más carga, reducir el número de PD que se producen y reducir el riesgo de avería.

Ilustración del movimiento de cargas en aceite puro (a, b, c) y en un nanofluido (d).

En cuanto al fenómeno de inducción de carga en la superficie de las nanopartículas, esto ocurre cuando éstas se someten a una tensión eléctrica uniforme50. Las nanopartículas se comportan como trampas para las cargas durante su tiempo de relajación. Este comportamiento reduce y ralentiza el movimiento de las cargas en el líquido, lo que tiene el efecto de aumentar la tensión de ruptura. De hecho, bajo la tensión de un campo eléctrico (Fig. 19a), la masa de electrones de las nanopartículas conductoras como el FeO3 se mueve en la dirección opuesta al campo eléctrico local. Esto induce cargas positivas y negativas en lados opuestos del conductor (Fig. 19b), mientras que no se observa carga espacial en la masa. Los electrones de la ionización o inyección se mueven rápidamente hacia el hemisferio cargado positivamente (Fig. 19c), lo que lleva a un reequilibrio de la distribución de carga. Este proceso conduce a la saturación de la nanopartícula y, por lo tanto, los electrones ya no pueden quedar atrapados (Fig. 19d). Koutras et al.51 también informan sobre este comportamiento de las nanopartículas dispersas en aceite aislante. Explican que las características de la superficie de las nanopartículas crean trampas en el líquido, donde los electrones libres pueden capturarse fácilmente y liberarse rápidamente. Este fenómeno conduce a una reducción considerable de la energía media y de la movilidad de los electrones, al tiempo que se reduce aún más la posibilidad de crear nuevos portadores de carga mediante ionización por impacto. En semiconductores como el ZnO, los portadores de carga, como los huecos, son la principal causa de este tipo de inducción. Este mecanismo es completamente diferente a los que involucran nanopartículas de tipo dieléctrico, para las cuales hablamos en lugar de polarización eléctrica que implica polarización por desplazamiento y rotación. Por otro lado, el hecho de que las muestras basadas en ZnO mostraran una regresión del BDV implica que se deben tener en cuenta varios otros parámetros durante el proceso. Se ha informado que parámetros como la permitividad relativa y el radio en el caso de nanopartículas esféricas tienen un impacto considerable en la cantidad de cargas atrapadas y en el tiempo de relajación50. Khaled y Beroual52 informan que la conductividad eléctrica y la constante dieléctrica del líquido utilizado y la de las nanopartículas contribuyen de manera importante al resultado final del voltaje de ruptura. Resulta que los líquidos y nanopartículas con parámetros similares verán caer su voltaje de ruptura, mientras que aquellos con parámetros completamente diferentes verán aumentar su voltaje de ruptura. De hecho, la carga de saturación electrónica de la nanopartícula sigue la ecuación. (10). La densidad de carga superficial de NP conductoras y dieléctricas se puede expresar mediante la ecuación. (11)53. La ecuación (10) muestra que las cargas de saturación de la superficie de las nanopartículas son proporcionales al cuadrado del radio, lo que sugiere que el radio de las nanopartículas contribuye significativamente al atrapamiento de electrones. La ecuación (11)54 muestra que si el líquido y las nanopartículas tienen la misma constante dieléctrica, entonces todas las cargas emitidas se transferirán al electrodo opuesto sin ningún obstáculo real. Este comportamiento es bastante favorable para reducir la tensión de ruptura y aumentar la actividad de las cargas. La carga de una nanopartícula esférica se puede calcular según Sima et al.55 mediante la ecuación. (12).

donde \({{\varvec{\sigma}}}_{{\varvec{s}}}\) es la densidad de carga superficial, R es el radio de NP, θ es el ángulo que ocupan las cargas negativas en el lado positivo de NP hemisferio. \({{\varvec{\varepsilon}}}_{1}\) y \({{\varvec{\varepsilon}}}_{2}\) las permitividades del petróleo y del NP, respectivamente. Eo es la intensidad del campo eléctrico externo. \({{\varvec{\tau}}}_{{\varvec{p}}{\varvec{c}}}\) es el tiempo de relajación. \({{\varvec{\mu}}}_{{\varvec{e}}}\) es la movilidad, \({{\varvec{\rho}}}_{{\varvec{e}}} \) es la densidad de carga de los electrones.

Ilustración del comportamiento de las nanopartículas.

La mejora del PDIV en nanofluidos puede tener varias explicaciones. Al igual que BDV, PDIV está asociado con un proceso de inyección de carga. El movimiento electrónico generalmente se origina en el electrodo de aguja. A voltajes relativamente bajos, los electrones de la banda de conducción de la aguja deben poder alcanzar su superficie y tener suficiente energía para superar la función de trabajo de la aguja antes de propagarse al líquido. Este proceso se refiere a la energía necesaria para extraer un electrón de la superficie de un metal. Esto implica que la forma y las dimensiones del electrodo de aguja juegan un papel importante en este proceso. Kurimský et al.56 informan que las dislocaciones o asperezas de dimensiones moleculares en la superficie del electrodo de aguja constituyen un terreno favorable para la inyección de electrones desde una superficie metálica en un líquido dieléctrico. Afirman que dispersar una concentración óptima de nanopartículas en el líquido puede homogeneizar el área del electrodo de aguja, imponiendo energía adicional para iniciar el proceso de inyección. Se cree que este fenómeno es una de las razones del aumento del PDIV. En ausencia de nanopartículas, cuando la energía suministrada por el voltaje aplicado entre los electrodos es suficiente para superar la función de trabajo del electrodo de aguja, los electrones comienzan a propagarse en el líquido. Un aumento de voltaje puede provocar una actividad de carga mayor o igual a 100 pC y se denomina inicio de descarga. Al aumentar aún más el voltaje, el número de electrones liberados por el electrodo de aguja aumenta y aumenta la actividad de descarga. En estas condiciones se producen colisiones entre los electrones inyectados y las moléculas de aceite. Esta acción conduce a una transferencia de energía, lo que aumenta la energía vibratoria de las moléculas y provoca una expansión local. Si los electrones tienen una energía suficientemente alta, pueden provocar la rotura de los enlaces de hidrocarburos y la ionización del impacto. En el caso de los nanofluidos, este proceso se ralentiza por el fenómeno de atrapamiento de carga, como en el caso del BDV.

Volviendo a los resultados de su trabajo, las diversas investigaciones realizadas demostraron que la dispersión de nanopartículas de FeO3 en el líquido producía resultados mucho más interesantes que el ZnO en términos de PDIV y BDV. Para determinadas concentraciones, los nanofluidos a base de ZnO deterioraron bastante las características eléctricas del líquido. Este resultado es bastante contradictorio con la gran mayoría de trabajos en la literatura, que muestran una mejora en las características eléctricas de los nanofluidos basados ​​en ZnO57,58. Esto sugiere que es necesario tener en cuenta otros parámetros importantes en este proceso. De hecho, utilizando un tensioactivo, Mohamad et al.59 llevaron a cabo un estudio sobre el impacto de la estabilidad de los nanofluidos en el PDIV. Su trabajo muestra que los nanofluidos con mayor estabilidad tienen un aumento porcentual de PDIV mucho mayor, y que la agregación de nanopartículas en el líquido produce una caída de PDIV. Con referencia a los resultados de estabilidad de los nanofluidos utilizados en este estudio, se puede ver que los nanofluidos basados ​​en FeO3 eran más estables que los nanofluidos basados ​​en ZnO. La diferencia en la estabilidad de los dos nanofluidos utilizados en este estudio y su impacto en el voltaje de ruptura y PDIV puede explicarse mediante la teoría DLVO presentada por Jacob et al.60. Esta teoría explica la agregación de nanopartículas en un fluido basándose en su modelo multinúcleo (Fig. 20a). Según este modelo, la partícula cargada negativamente tiene inmediatamente una capa posterior de partículas con carga opuesta. Más allá de esta capa hay una capa difusa de partículas débilmente unidas. Estas diferentes capas forman un bloque sólido a medida que la nanopartícula se mueve a través del líquido. La estabilidad de la nanopartícula está estrechamente relacionada con las fuerzas aplicadas a las cargas de este bloque. La teoría DLVO se refiere a la fuerza de atracción de Van der Waals Fa y a la fuerza electrostática de repulsión Fr ilustradas en la figura 20b. La fuerza neta de la nanopartícula es la diferencia de estas dos fuerzas (Fn = Fr-Fa). La probabilidad de aglomeración de las partículas de un coloide en el líquido es alta si esta diferencia de fuerza es negativa (ver puntos a y c Fig. 20b) porque en este caso hay interacción entre las partículas. Por el contrario, si esta cantidad es positiva (ver puntos b y d en Fig. 20b) hay repulsión entre las partículas y éstas quedan perfectamente dispersas con mucha menor probabilidad de aglomeración en el punto d. Los resultados de Jacob et al.60 han demostrado que la obtención de la máxima estabilidad no depende de la elección de una concentración alta o baja sino de la búsqueda de una concentración intermedia óptima.

Estabilidad de nanofluidos basada en (a) modelo multinúcleo de nanopartículas (b) teoría DLVO.

Finalmente, sobre la base de la comparación entre este análisis y la literatura sobre nanofluidos a base de ZnO, se desprende que la diferencia en los resultados entre los nanofluidos investigados en este trabajo se vio fuertemente afectada por la estabilidad. Dado que ambos nanofluidos se sometieron al mismo protocolo de dispersión, la principal conclusión que se puede extraer es que el tiempo de dispersión depende en gran medida de las características de las nanopartículas. Además, la elección de una concentración no es aleatoria, sino que debe basarse en una base de datos de experimentos que vincule tanto el protocolo experimental como las características de las nanopartículas.

El objetivo principal de este artículo fue estudiar el impacto de la adición de nanopartículas de hierro (FeO3) y zinc (ZnO) en las propiedades fisicoquímicas y el rendimiento dieléctrico de nanofluidos a base de monoéster de aceite de ricino en comparación con los de monoésteres y triésteres simples. Del análisis estadístico se demostró que:

Los nanofluidos (NF) a base de nanopartículas de FeO3 y ZnO provocan un aumento del índice de acidez. El incremento máximo es del 3,2% para una concentración del 0,10% en peso de cada NP. Sin embargo, para todas las concentraciones utilizadas, el índice de acidez se mantiene dentro del rango recomendado por la norma IEEE C 57.14.

Los resultados también muestran un aumento en la viscosidad a 40 °C con un incremento máximo cercano a 10 mm2/s para ambos tipos de NF con una concentración de 0,15% en peso de NP. Todos los valores de viscosidad obtenidos antes y después de la adición de NP están muy fuera del rango recomendado por la norma IEEE C 57.14.

La adición de nanopartículas mejora el punto de inflamación de los NF basados ​​en FeO3 y provoca una regresión en las muestras basadas en ZnO. Sin embargo, todas las concentraciones de NP utilizadas conducen a una regresión del punto de inflamación.

El valor BDV promedio antes de la adición de NP fue un 7% menor que el valor recomendado por la norma IEEE C 57.14. Esta cifra se elevó a más del 43 % con los NF basados ​​en FeO3 y al 13 % con los NF basados ​​en ZnO.

El voltaje de inicio de la descarga parcial se mejoró con nanopartículas de FeO3 y se redujo con ZnO. Los resultados del análisis de la señal de la PPR sobre 2000 ciclos muestran que el FeO3 redujo considerablemente el número de ocurrencias y la carga máxima de las descargas, a diferencia del ZnO para ciertas concentraciones.

Todos los datos y materiales están disponibles sin restricciones, el autor correspondiente JLJ es la persona a contactar en caso de necesidad.

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Los autores desean expresar su más sincero agradecimiento a todos los miembros del equipo de investigación de sistemas de potencia por sus valiosas y constructivas sugerencias durante la planificación y el desarrollo de este trabajo de investigación. Un agradecimiento especial al Sr. MONDJENGUE François Christel del Laboratorio de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Douala, Douala, Camerún. Su ayuda con la técnica experimental y sus comentarios agregaron valor a la redacción de este artículo.

Los autores de este artículo no recibieron fondos de ninguna organización pública ni privada.

Pure Physique Laboratory UFD MIP, Universidad de Douala, Douala, Camerún

Jean Lambert Jiosseu y Adolphe Moukengue Imano

Laboratorio de Tecnología y Ciencias Aplicadas, Universidad de Douala, Douala, Camerún

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

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JLJ: conceptualización, metodología, curación de datos, investigación, análisis formal, redacción y edición de borradores originales; AJB: metodología, análisis formal, investigación, curación de datos; GMM: metodología, curación de datos, supervisión; ETN: investigación, curación de datos, revisión; AMI: metodología, supervisión, revisión. Todos los autores han leido y aprobado el manuscrito.

Correspondencia a Jean Lambert Jiosseu.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Jiosseu, JL, Jean-Bernard, A., Mengata Mengounou, G. et al. Análisis estadístico del impacto de las nanopartículas de FeO3 y ZnO en el rendimiento fisicoquímico y dieléctrico de nanofluidos a base de monoéster. Representante científico 13, 12328 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-39512-9

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Recibido: 31 de marzo de 2023

Aceptado: 26 de julio de 2023

Publicado: 29 de julio de 2023

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

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