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Enregistrement W1535639094

Wind tunnel study of the electro-thermal de-icing of wind turbine blades

2007· article· en· W1535639094 sur OpenAlexaffabout
Christine Mayer, Adrian Ilinca, Guy Fortin, Jean Perron

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcingIcing conditionsAirfoilWind tunnelMarine engineeringHypersonic wind tunnelTurbine bladeTurbineEnvironmental scienceWind speedEngineeringMeteorologyAerospace engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the wind turbines operating in cold climates are facing icing events but very few of them are equipped with blade de-icing systems. Few studies were performed and published on the characteristics of these de-icing systems. In order to optimize the design and power consumption of an electro-thermal de-icing system for wind turbine blades, an experimental set-up was built and used to test the system under icing conditions in a refrigerated wind tunnel. The parameters of the de-icing control system consider only the convective heat transfer at the blade surface during ice accretion. Meteorological data are those gathered from Murdochville's experimental site in Canada. The blade airfoil is a NACA 63 415 and the icing conditions are scaled to be simulated in the icing wind tunnel section. The results show the relation between the meteorological conditions, the ridge formed by liquid water runback, the heating power and the airfoil surface temperature. The study provides useful data for the design of electro-thermal deicing systems for wind turbine blade application.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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