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Enregistrement W2151133188 · doi:10.5194/angeo-31-1689-2013

Evaluating the applicability of the finite element method for modelling of geoelectric fields

2013· article· en· W2151133188 sur OpenAlexaff
Bo Dong, D. W. Danskin, Risto Pirjola, D. H. Boteler, Zhishui Wang

Notice bibliographique

RevueAnnales Geophysicae · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFinite element methodElectric fieldGeomagnetically induced currentEarth's magnetic fieldElectric power transmissionMagnetic fieldGeophysicsElectric power systemMechanicsGeomagnetic stormPhysicsComputational physicsPower (physics)Electrical engineeringEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Geomagnetically induced currents in power systems are due to space weather events which create geomagnetic disturbances accompanied by electric fields at the surface of the Earth. The purpose of this paper is to evaluate the use of the finite element method (FEM) to calculate the magnetic and electric fields to which long transmission lines of power systems on the Earth are exposed. The well-known technique of FEM is used for the first time to simulate magnetic and electric fields applicable to power systems. Several test cases are modelled and compared with known solutions. It is shown that FEM is an effective modelling technique that can be applied to determine the electric fields which affect power systems. FEM enables an increased capability beyond the traditional methods for modelling electric and magnetic fields with layered earth conductivity structures, as spatially more complex structures can be considered using FEM. As an example results are presented for induction, due to a line current source, in adjacent regions with different layered conductivity structures. The results show the electric field away from the interface is the same as calculated for a single region; however near the interface the electric field is influenced by both regions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,386

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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