MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090633548 · doi:10.1115/imece2006-16324

Development of New Spatio-Temporal Wind Exergy Maps

2006· article· en· W2090633548 sur OpenAlexafffundabout
Ahmet Duran Şahin, İbrahim Dinçer, Marc A. Rosen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Systems · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIstanbul Teknik ÜniversitesiUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésExergyWind powerWind speedEnvironmental scienceTurbineMeteorologyWind directionEnergy (signal processing)Atmospheric sciencesMarine engineeringEngineeringGeologyGeographyAerospace engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, energy and exergy characteristics of wind energy are investigated. The effects of wind speed and air temperature and pressure at the inlet of a wind turbine on wind chill temperature are examined. We also investigate energy and exergy efficiencies of the wind energy generating system and verify the models through a case study on a 100-kW wind generating system for 21 climatic stations in the province of Ontario, Canada. New energy and exergy efficiency maps of the wind energy generating system are introduced to provide a common basis for regional assessments and interpretations. These efficiency maps are plotted for two months of the year (January and July), which are taken to be representative months of the winter and summer seasons. The results show that aerial differences between energy and exergy efficiencies are approximately to 20-24% at low wind speeds and approximately to 10-15% at high wind speeds.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced Energy SystemsMême sujetWind Energy Research and DevelopmentTravaux en français237 207