Due to the modern urban system's high demand for stable electricity supply, underground cable power transmission has been increasingly adopted as a replacement for overhead power transmission. However, underground cable transmission still faces several operational challenges, such as significantly higher investment costs compared to overhead transmission, prolonged repair times in the event of system failures, limited fault analysis capabilities, and restricted capacity for additional load handling. This research project is designed to study the issues associated with the 22 kV XLPE underground cable system by utilizing the polarization and depolarization current analysis technique, a modern insulation diagnostic method.
เนื่องจากระบบเมืองสมัยใหม่ มีความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าที่มีเสถียรภาพสูงมากกว่าในอดีต ทำให้มีการนำระบบการส่งจ่ายพลังงานไฟฟ้าด้วยสายเคเบิลใต้ดินมาใช้งานกันอย่างแพร่หลายแทนที่การส่งพลังงานไฟฟ้าด้วยสายส่งเหนือหัว อย่างไรก็ตามการส่งจ่ายพลังงานไฟฟ้าด้วยสายเคเบิลใต้ดินยังมีปัญหาในการใช้งานอยู่หลายประการเช่น การลงทุนที่สูงกว่าการส่งจ่ายพลังงานไฟฟ้าเหนือหัวอยู่หลายเท่า การใช้เวลาแก้ไขเป็นระยะเวลานานเมื่อเกิดความล้มเหลวของระบบส่งจ่าย ความสามารถในการวิเคราะห์ปัญหาที่จำกัด ความสามารถในการรับภาระเพิ่มเติมเป็นต้น โครงการวิจัยนี้ออกแบบมาเพื่อศึกษาปัญหาของสายเคเบิลใต้ดินระบบ 22 kV XLPE โดยอาศัยเทคนิค การวิเคราะห์กระแสโพลาไรซ์และกระแสดีโพลาไรซ์ซึ่งเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ฉนวนสมัยใหม่
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This research focuses on the development of a 3D-printed spectrophotometer. The device was designed using AutoCAD, ensuring durability, low cost, and portability. It is intended for measuring the amount of formaldehyde in fresh seafood.
คณะแพทยศาสตร์
This study explores the application of deep convolutional neural networks (CNNs) for accurate pill identification, addressing the limitations of traditional human-based methods. Using a dataset of 1,250 images across 10 household remedy drugs, various CNN architectures, including YOLO models, were tested under different conditions. Results showed that natural lighting was optimal for imprinted pills, while a lightbox improved detection for plain pills. The YOLOv5-tiny model demonstrated the best detection accuracy, and efficientNet_b0 achieved the highest classification performance. While the model showed strong results, its generalization is limited by sample size and drug variability. Nonetheless, this approach holds promise for enhancing medication safety and reducing errors in outpatient care.
คณะวิทยาศาสตร์
Developing a Smart Farming Simulation Utilizing LoRa Communication and Presenting Knowledge on LoRa Communication System Components