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Enregistrement W1975124245 · doi:10.1007/s40095-014-0139-8

Wind resource assessment and wind power potential for the city of Ardabil, Iran

2014· article· en· W1975124245 sur OpenAlexaff
Farivar Fazelpour, Nima Soltani, Marc A. Rosen

Notice bibliographique

RevueInternational journal of energy and environmental engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeibull distributionWind speedEnvironmental scienceMeteorologyWind powerRange (aeronautics)Mean valueShape parameterStatisticsAtmospheric sciencesMathematicsGeographyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of an investigation of the potential of wind energy as a power source are reported for an Iranian north-western city, Ardabil. The Weibull probability distribution function using a long-term data source, consisting of 6 years (2005–2010) of 3-h period measured mean wind data, is adopted and analyzed. The data have been measured at a height of 10 m above the ground level. Also, monthly and annual wind speed variations are analyzed. The monthly mean wind speed is between 2.09 and 6.58 m/s, while the annual mean wind speed is in the range of 3.28–4.08 m/s. The Ardabil site is found to have good characteristics from the perspective of mean wind speed. The numerical values of the shape and scale parameters for Ardabil are seen to vary over a wide range. The monthly mean value of shape parameter ( k ) is between 2.62 and 3.17, while the monthly mean value of the Weibull scale parameter ( c ) is between 3.36 and 5.43 m/s. The results show that the months of October and September have higher mean power densities and that July has a lower mean power density than other months. Also, the wind potential of the studied region is determined to be very suitable for the off-grid connections and could be acceptable for connecting to power grids.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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