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Enregistrement W2028852430 · doi:10.1080/00221686.2014.917809

Characterizing the influence of upstream obstacles on very low head water-turbine performance

2014· article· en· W2028852430 sur OpenAlexafffund
John N. Fernando, David E. Rival

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTurbineUpstream (networking)MechanicsHead (geology)InletWater turbinePower (physics)Materials scienceEnvironmental scienceObstacleMarine engineeringPhysicsGeologyComputer scienceEngineeringMechanical engineeringThermodynamicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of an upstream obstacle – a backward-facing step (BFS) – on a very low head (VLH) water-turbine model has been investigated. The motivation of this study was to quantify the interaction between the VLH turbine and BFS, an abstraction of typical obstacles present in existing channels. Power measurements were obtained for three configurations; the turbine in the absence of the BFS was first examined as a baseline test, followed by configurations with the BFS placed at distances of half a turbine diameter and one turbine diameter upstream. It was found that turbine efficiency is comparable between the case with no step upstream and when the step is placed at one diameter. However, the configuration at half a diameter exhibited an efficiency deficit of approximately 7%. Particle image velocimetry measurements were then used to quantity the flowfield associated with loss in efficiency from the no step to the half a diameter step configuration. It was determined that the losses could be attributed to a highly non-uniform inlet velocity profile, which results in unsteady loading across the turbine blades.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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