INVESTIGADORES
DAMMIG QUIÑA Pablo Leandro
artículos
Título:
Estudios Experimentales y de Simulación Numérica aplicados a la construcción de Modelos de Envejecimiento y Ruptura Dieléctrica de Materiales Poliméricos de Interés Tecnológico
Autor/es:
L. A. HERRERA; L. M. SALVATIERRA; P. L. DAMMIG QUIÑA; E. LUCCINI; I. M. IRURZUN; E. E. MOLA
Revista:
Energeia
Editorial:
Pontificia Universidad Católica Argentina. Facultad de Química e Ingeniería
Referencias:
Lugar: Rosario, Santa Fe, Argentina; Año: 2007 vol. 5 p. 43 - 57
ISSN:
1668-1622
Resumen:
Los materiales Poliméricos utilizados para la construcción de aisladores eléctricos de media y alta tensión ofrecen en la actualidad interesantes ventajas tecnológicas, pero estos polímeros siguen siendo altamente sensibles a condiciones de estrés eléctrico y ambiental que producen su ?envejecimiento eléctrico?.Contamos en la industria con una gran cantidad de información disponible que describe aspectos de degradación en polímeros en términos químicos como físicos, sin embargo escasea modelos descriptivos de este fenómeno (degradación) destinados a predecir la vida útil de estos polímeros de interés tecnológico.Por tales motivos, este trabajo está orientado a desarrollar Estudios Experimentales y de Simulación Numérica con el objetivo de que estos sean la base para construir modelos que nos permita predecir el tiempo de vida útil de estos materiales. Además pretendemos alcanzar un detallado entendimiento de los mecanismos de degradación y los parámetros que lo controlan. En este trabajo se presentan distintos aspectos del modelo computacional de Descarga-Avalancha (DAM) y a su vez una modificación del mismo. El modelo, describe en una base determinística los mecanismos de degradación y ruptura dieléctrica en materiales poliméricos aislantes, a través del crecimiento de estructuras fractales llamadas ?árboles eléctricos?. Se presenta también la construcción de un dispositivo experimental para la obtención de los parámetros físicos de estas estructuras bajo distintas condiciones de entorno, lo cual permitirá contrastar al modelo con los procesos fisicoquímicos actuantes.