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Enregistrement W2026014145 · doi:10.2514/6.2008-1325

Effect of Roof Slope on a Building-Mounted Wind Turbine

2008· article· en· W2026014145 sur OpenAlexafffundabout
William David Lubitz, Rohan Hakimi

Notice bibliographique

Revue46th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésRoofTurbineMarine engineeringEnvironmental scienceGeologyMeteorologyAerospace engineeringEngineeringCivil engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of the wind climate above peaked roofs is necessary to determine whether instal ling small wind turbines on low -rise peaked roof buildings is feasible. There is little published data available documenting how wind speeds above peaked roofs vary relative to a reference open field condition. The wind characteristics at a representative peaked roof barn in southern Ontario, Canada were investigated to help address this need. The barn was simulated using a boundary layer wind tunnel, and the commercial code Fluent. Field measurements at the barn were collected using sonic anemometers and c ompared to the simulation results. Wind speed amplification was confined to a region immediately above the roof and was relatively low for wind energy purposes. It was found that with Fluent, renormalization group (RNG) k -epsilon turbulence closure predict ed winds above the roof peak better than standard k -epsilon. Simulation of buildings with a range of roof slopes found that moderately sloped roofs appear to offer a better combination of wind speed amplification and low turbulence levels at the roof peak, compared to either flat or very steep roofs. Considering only wind -related factors, the placing of very small micro -wind turbines on roof peaks may be warranted. However, if sufficient space is available, placing small turbines on a tower, rather than on the peaked roof of a low -rise building, will usually be the best approach.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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