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Enregistrement W2316181583 · doi:10.1061/41016(314)192

Understanding How Overhead Lines Respond to Localized High Intensity Wind Storms

2008· article· en· W2316181583 sur OpenAlexaff
Ghyslaine McClure, Sébastien Langlois, Jan Rogier

Notice bibliographique

RevueStructures Congress 2008 · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverhead (engineering)SetbackStormComputer scienceOverhead lineElectric power transmissionSimple (philosophy)MeteorologyCivil engineeringEngineeringElectrical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many regions of the world not exposed to atmospheric icing, localized High Intensity Winds pose the greatest risk to failure of overhead lines. However, only a few countries have put in place codified procedures that provide a level of mitigation of the effects and provide increased security of overhead lines. In other regions where localized HIW events now appear to be more frequent than previously anticipated, utilities are looking at simple ways of reducing the risk of catastrophic failures. For existing lines, it is feasible to increase significantly the survival of supports to localized HIW storms with relatively simple improvements to the structures such as higher diagonal bracing capacity in self-supporting towers and higher flexural mast rigidity in guyed structures. For new supports, appropriate design loadings applicable to the predominant wind storm type of the region will necessarily influence the detailed design. Some simplified design loading cases are proposed here to account for the effects of localized HIW on overhead line supports. They are recommended for use by utilities without codified procedures in place. When the hazard is real and its mitigation on existing lines is impractical, security measures should be implemented to reduce the probability of cascading failures.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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