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Enregistrement W2019972524 · doi:10.1098/rsta.2012.0189

Assessment of arrays of in-stream tidal turbines in the Bay of Fundy

2013· article· en· W2019972524 sur OpenAlexaff
Richard Karsten, Amanda Swan, Joel Culina

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbineTidal powerMarine engineeringEnvironmental scienceFlow (mathematics)Draft tubeMechanicsPower (physics)Tip-speed ratioDragGeologyPhysicsAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theories of in-stream turbines are adapted to analyse the potential electricity generation and impact of turbine arrays deployed in Minas Passage, Bay of Fundy. Linear momentum actuator disc theory (LMADT) is combined with a theory that calculates the flux through the passage to determine both the turbine power and the impact of rows of turbine fences. For realistically small blockage ratios, the theory predicts that extracting 2000-2500 MW of turbine power will result in a reduction in the flow of less than 5 per cent. The theory also suggests that there is little reason to tune the turbines if the blockage ratio remains small. A turbine array model is derived that extends LMADT by using the velocity field from a numerical simulation of the flow through Minas Passage and modelling the turbine wakes. The model calculates the resulting speed of the flow through and around a turbine array, allowing for the sequential positioning of turbines in regions of strongest flow. The model estimates that over 2000 MW of power is possible with only a 2.5 per cent reduction in the flow. If turbines are restricted to depths less than 50 m, the potential power generation is reduced substantially, down to 300 MW. For large turbine arrays, the blockage ratios remain small and the turbines can produce maximum power with a drag coefficient equal to the Betz-limit value.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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