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Enregistrement W2064938115 · doi:10.1115/1.4003293

Modeling of Turbulent Atmospheric Flow Around Tubular and Lattice Meteorological Masts

2011· article· en· W2064938115 sur OpenAlexafffund
Matthieu Tusch, Christian Masson, Pierre Héraud

Notice bibliographique

RevueJournal of Solar Energy Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureNordic Life Science Pipeline (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésTurbulenceMast (botany)MeteorologyMechanicsWind shearWind speedK-epsilon turbulence modelAnemometerWind powerReynolds stressEnvironmental sciencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a numerical study of turbulent atmospheric flow around tubular and lattice meteorological masts and a wind speed and energy uncertainty calculation method based on the numerical results. The flow is described by the Reynolds averaged Navier–Stokes equations, complemented by the shear stress transport turbulence model, with modified constants and source terms added to maintain turbulence properties. ANSYS-CFX 11.0 is used to solve the computational model. The numerical results have been post-processed to account for the wind direction changes during the 10-min-measurement-period, and have been validated with mast data. From the numerical results, a wind speed and energy uncertainty calculation method that takes the wind rose into account is proposed. This technique provides a means to detect incorrectly mounted booms according to the local wind conditions. Most importantly, it produces uncertainty more conservatively than both the International Energy Agency (IEA) recommendations and the IEC-61400-121 (International Electrotechnical Commission) annex G norm. These differences stem from the use of a turbulence model in this paper, which predicts higher flow distortions due to the presence of the mast.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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