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Enregistrement W2317396042 · doi:10.1115/imece2010-39487

Reynolds Number Effects on the Freewheeling Behavior of a High Solidity Vertical River Kinetic Turbine

2010· article· en· W2317396042 sur OpenAlexaffabout
Amir Hossein Birjandi, Eric Bibeau

Notice bibliographique

RevueVolume 5: Energy Systems Analysis, Thermodynamics and Sustainability; NanoEngineering for Energy; Engineering to Address Climate Change, Parts A and B · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidityReynolds numberStall (fluid mechanics)MechanicsTip-speed ratioTurbineMathematicsPhysicsGeometryReynolds equationTurbine bladeKinetic energyClassical mechanicsThermodynamicsAerodynamicsComputer scienceTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A four-bladed, squirrel-cage, and scaled vertical kinetic turbine was designed, instrumented and tested in the water tunnel facilities at the University of Manitoba. With a solidity of 1.3 and NACA0021 blade profile, the turbine is classified as a high solidity model. Results were obtained for conditions during freewheeling at various Reynolds numbers. In this study, the freewheeling tip speed ratio, which relates the ratio of maximum blade speed to the free stream velocity at no load, was divided into three regions based on the Reynolds number. At low Reynolds numbers, the tip speed ratio was lower than unity and blades were in a stall condition. At the end of the first region, there was a sharp increase of the tip speed ratio so the second region has a tip speed ratio significantly higher than unity. In this region, the tip speed ratio increases almost linearly with Reynolds number. At high Reynolds numbers, the tip speed ratio is almost independent of Reynolds number in the third region. It should be noted that the transition between these three regions is a function of the blade profile and solidity. However, the three-region behavior is applicable to turbines with different profiles and solidities.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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