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Correlation between quench pressure and normal zone voltage observed in the QUELL experiment

2000
Journal Articles

Résumé

An interesting correlation between the quench pressure and the generated power was observed in the quench runs of the QUELL experiment. The experimental results indicate that the instantaneous values of the quench pressure and power generated by the normal zone are linearly correlated during the quench propagation. For quenches with constant operating current, the linear correlation holds for quench pressure and the normal zone resistance or voltage. This correlation can be used to improve the accuracy of the quench detection systems based on voltage taps. It could be also a useful tool for the validation of numerical codes for quench propagation. (C) 2001 Elsevier Science Ltd. All rights reserved.

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https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/658285e7-5a50-4311-8467-8888cabfaf2a

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Concepts associés (32)

Corrélation (statistiques)

En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.

Pearson correlation coefficient

In statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

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