Machine Learning Approach to Identify Environmentally Friendly Alternatives to SF6 for Electricity Networks
用于识别电力网络 SF6 环保替代品的机器学习方法
基本信息
- 批准号:2856914
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Studentship
- 财政年份:2022
- 资助国家:英国
- 起止时间:2022 至 无数据
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The use of sulphur hexafluoride (SF6) in modern transmission and distribution networks needs to be phased out as it is a highly potent greenhouse gas. Annually more than 8000 tonnes of SF6 are emitted into the atmosphere and 80% of it is used in the power industry, therefore its use in gas insulated equipment must be reduced as soon as possible to avoid the negative contribution to the climate change. However, SF6 has great electrical insulation properties which makes finding a substitution challenging. Due to a high number of existing gas combinations, it is impractical to perform high voltage testing on all mixtures. The machine learning approaches are known to be applied to determine the electrical properties of gases in other research, but the generation of mixtures has not been investigated yet. Hence, the intent of this project is to develop a set of tools that will narrow down the search space for SF6 alternatives with the aid of machine learning. Based on the known electrical properties of gases, their simulation and/or experimental data, machine learning will be able to find the potential candidates matching required operational properties. Then the identified gases can be further tested in a controlled laboratory environment to verify the results. Machine learning can also help fine tune a mixture of known gases for optimal performance. This approach will significantly speed up the identification process and minimise the time to market. The proposed outputs will be achieved through a modular approach to software development. Firstly, the literature about machine learning and other computational approaches will be reviewed in order to select applicable methods both for gas properties prediction and mixture generation. Secondly, a dataset of compounds with the properties of interest will be gathered to train and test the algorithms. With the dataset in place, the software for gas mixture optimisation based on their evaluated operational and environmental parameters will be developed. Lastly, the results of the main software will be tested in the HV laboratory to verify the suitability of identified gas mixtures and to fine-tune the algorithms. Besides that, the prediction of the individual compound properties from molecular descriptors obtained via first principles calculations such as density functional theory will be explored. This will make a large computational screening approach possible which will filter out unusable compounds and highlight potential SF6 replacement candidates.
现代输配电网络中六氟化硫(SF6)的使用需要逐步淘汰,因为它是一种非常有效的温室气体。每年有超过8000吨的SF6排放到大气中,其中80%用于电力工业,因此必须尽快减少其在气体绝缘设备中的使用,以避免对气候变化的负面贡献。然而,SF6具有良好的电绝缘性能,这使得寻找替代品具有挑战性。由于现有气体组合的数量很多,对所有混合物进行高压测试是不切实际的。已知机器学习方法在其他研究中被应用于确定气体的电学性质,但尚未研究混合物的产生。因此,这个项目的目的是开发一套工具,在机器学习的帮助下,缩小SF6替代品的搜索空间。基于已知气体的电气特性、模拟和/或实验数据,机器学习将能够找到符合所需操作特性的潜在候选气体。然后,可以在受控的实验室环境中对鉴定的气体进行进一步测试以验证结果。机器学习还可以帮助微调已知气体的混合物,以获得最佳性能。这种方法将大大加快识别过程,并最大限度地缩短上市时间。拟议的产出将通过软件开发的模块化方法来实现。首先,将回顾机器学习和其他计算方法的文献,以便选择适用于气体性质预测和混合物生成的方法。其次,收集具有感兴趣属性的化合物数据集来训练和测试算法。有了数据集,将根据评估的操作和环境参数开发气体混合物优化软件。最后,将在高压实验室对主要软件的结果进行测试,以验证已识别的气体混合物的适用性并对算法进行微调。除此之外,还将探讨通过第一性原理计算(如密度泛函理论)获得的分子描述符对单个化合物性质的预测。这将使大型计算筛选方法成为可能,该方法将过滤掉无用的化合物并突出潜在的SF6替代候选物。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
其他文献
吉治仁志 他: "トランスジェニックマウスによるTIMP-1の線維化促進機序"最新医学. 55. 1781-1787 (2000)
Hitoshi Yoshiji 等:“转基因小鼠中 TIMP-1 的促纤维化机制”现代医学 55. 1781-1787 (2000)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
LiDAR Implementations for Autonomous Vehicle Applications
- DOI:
- 发表时间:
2021 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
吉治仁志 他: "イラスト医学&サイエンスシリーズ血管の分子医学"羊土社(渋谷正史編). 125 (2000)
Hitoshi Yoshiji 等人:“血管医学与科学系列分子医学图解”Yodosha(涉谷正志编辑)125(2000)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
Effect of manidipine hydrochloride,a calcium antagonist,on isoproterenol-induced left ventricular hypertrophy: "Yoshiyama,M.,Takeuchi,K.,Kim,S.,Hanatani,A.,Omura,T.,Toda,I.,Akioka,K.,Teragaki,M.,Iwao,H.and Yoshikawa,J." Jpn Circ J. 62(1). 47-52 (1998)
钙拮抗剂盐酸马尼地平对异丙肾上腺素引起的左心室肥厚的影响:“Yoshiyama,M.,Takeuchi,K.,Kim,S.,Hanatani,A.,Omura,T.,Toda,I.,Akioka,
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('', 18)}}的其他基金
An implantable biosensor microsystem for real-time measurement of circulating biomarkers
用于实时测量循环生物标志物的植入式生物传感器微系统
- 批准号:
2901954 - 财政年份:2028
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Exploiting the polysaccharide breakdown capacity of the human gut microbiome to develop environmentally sustainable dishwashing solutions
利用人类肠道微生物群的多糖分解能力来开发环境可持续的洗碗解决方案
- 批准号:
2896097 - 财政年份:2027
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
A Robot that Swims Through Granular Materials
可以在颗粒材料中游动的机器人
- 批准号:
2780268 - 财政年份:2027
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Likelihood and impact of severe space weather events on the resilience of nuclear power and safeguards monitoring.
严重空间天气事件对核电和保障监督的恢复力的可能性和影响。
- 批准号:
2908918 - 财政年份:2027
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Proton, alpha and gamma irradiation assisted stress corrosion cracking: understanding the fuel-stainless steel interface
质子、α 和 γ 辐照辅助应力腐蚀开裂:了解燃料-不锈钢界面
- 批准号:
2908693 - 财政年份:2027
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Field Assisted Sintering of Nuclear Fuel Simulants
核燃料模拟物的现场辅助烧结
- 批准号:
2908917 - 财政年份:2027
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Assessment of new fatigue capable titanium alloys for aerospace applications
评估用于航空航天应用的新型抗疲劳钛合金
- 批准号:
2879438 - 财政年份:2027
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Developing a 3D printed skin model using a Dextran - Collagen hydrogel to analyse the cellular and epigenetic effects of interleukin-17 inhibitors in
使用右旋糖酐-胶原蛋白水凝胶开发 3D 打印皮肤模型,以分析白细胞介素 17 抑制剂的细胞和表观遗传效应
- 批准号:
2890513 - 财政年份:2027
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Understanding the interplay between the gut microbiome, behavior and urbanisation in wild birds
了解野生鸟类肠道微生物组、行为和城市化之间的相互作用
- 批准号:
2876993 - 财政年份:2027
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
相似国自然基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:万元
- 项目类别:合作创新研究团队
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
- 批准号:n/a
- 批准年份:2022
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:省市级项目
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
- 批准号:
- 批准年份:2022
- 资助金额:30 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
- 批准号:62003314
- 批准年份:2020
- 资助金额:24.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
集成上下文张量分解的e-learning资源推荐方法研究
- 批准号:61902016
- 批准年份:2019
- 资助金额:24.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
具有时序迁移能力的Spiking-Transfer learning (脉冲-迁移学习)方法研究
- 批准号:61806040
- 批准年份:2018
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
基于Deep-learning的三江源区冰川监测动态识别技术研究
- 批准号:51769027
- 批准年份:2017
- 资助金额:38.0 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
具有时序处理能力的Spiking-Deep Learning(脉冲深度学习)方法研究
- 批准号:61573081
- 批准年份:2015
- 资助金额:64.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于有向超图的大型个性化e-learning学习过程模型的自动生成与优化
- 批准号:61572533
- 批准年份:2015
- 资助金额:66.0 万元
- 项目类别:面上项目
E-Learning中学习者情感补偿方法的研究
- 批准号:61402392
- 批准年份:2014
- 资助金额:26.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
相似海外基金
Doctoral Dissertation Research: Predicting the location of hominin cave fossil sites with a machine learning approach
博士论文研究:利用机器学习方法预测古人类洞穴化石遗址的位置
- 批准号:
2341328 - 财政年份:2024
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Standard Grant
Automated, Scalable, and Machine Learning-Driven Approach for Generating and Optimizing Scientific Application Codes
用于生成和优化科学应用代码的自动化、可扩展且机器学习驱动的方法
- 批准号:
23K24856 - 财政年份:2024
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
SBIR Phase I: Proximate Wind Forecasts: A New Machine Learning Approach to Increasing Wind Energy Production
SBIR 第一阶段:风力预测:增加风能产量的新机器学习方法
- 批准号:
2309367 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Standard Grant
A machine learning approach to constraining ice volume and potential loss in High Mountain Asia
限制亚洲高山冰量和潜在损失的机器学习方法
- 批准号:
2890090 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Creation of the Universal Descriptor of the Adsorbates Interaction on Heterogenous Catalysts by DOS Decomposition Approach and Machine Learning
通过 DOS 分解方法和机器学习创建异质催化剂上吸附物相互作用的通用描述符
- 批准号:
23K04890 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
III: Small: A Big Data and Machine Learning Approach for Improving the Efficiency of Two-sided Online Labor Markets
III:小:提高双边在线劳动力市场效率的大数据和机器学习方法
- 批准号:
2311582 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Standard Grant
PRIMES: A Biological and Socio-Environmental Approach to Machine Learning for Equitable and Proactive Cancer and Health Screening
PRIMES:机器学习的生物和社会环境方法,用于公平和主动的癌症和健康筛查
- 批准号:
2331502 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Standard Grant
The predicting model of responders in cognitive-behavioral therapy for panic disorder: A machine learning approach
恐慌症认知行为治疗中反应者的预测模型:机器学习方法
- 批准号:
23K02987 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
A Novel Approach to Semi-Supervised Statistical Machine Learning
半监督统计机器学习的新方法
- 批准号:
DP230101671 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Discovery Projects
Physics-informed Machine Learning approach for a selective, sensitive, and rapid sensor for detecting unsafe levels of carcinogenic/toxic VOCs
基于物理的机器学习方法,用于选择性、灵敏且快速的传感器,用于检测致癌/有毒 VOC 的不安全水平
- 批准号:
10600819 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别: