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Enregistrement W2552293619

Multiscale Wind Modelling for Sustainability and Resilience

2016· article· en· W2552293619 sur OpenAlexfundaboutno aff
Djordje Romanić

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Organization for the Exploitation of Meteorological SatellitesCompute Canada
Mots-clésSustainabilityResilience (materials science)Environmental scienceEnvironmental resource managementComputer scienceBusinessPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research presented herein is a mix of meteorological and wind engineering disciplines. In many cases, there is a gap between these two fields and this thesis is an attempt to bridge that gap through multiscale wind modelling approaches. Data and methods used in this study cover a multitude of spatial and temporal scales. Applications are in the fields of sustainability and resilience. This relationship between multiscale wind modelling and sustainability and resilience is investigated examining several case studies of three different developments: urban, rural and coastal.\nAn urban wind modelling methodology is proposed and applied for a specific development in downtown Toronto, Canada. Micro-scale wind energy maps are created using computational fluid dynamics, analytical models, and the Canadian Wind Energy Atlas. It is demonstrated that urban wind energy projects are currently not feasible/sustainable due to decoupling between urban wind turbine power curves and wind speed histograms. Wind climatology for Toronto is calculated using the reanalysis data for the period 1948-2015. A trend analysis reveals statistically significant positive trends of the most frequent wind directions. Low-frequency wind spectra shows three distinguished peaks. The lowest frequency peak has the period of 11 year and it is linked to solar activity. The first methodology for microscale modelling of urban winds in changing climate is developed. Maximum wind speeds are more affected by climate change than the means.\nA wind sustainability study is performed for a unique development in South Central Kansas, United States. The analyses are conducted on the wind data obtained from the closest weather station and for the period 1984-2015. The WAsP package is used to calculate the wind atlas and wind resources at the site. Five locations suitable for installation of wind turbines are determined.\nA downburst that struck Livorno, Italy, on October 1, 2012 is analyzed from the wind resilience perspective. The analyses are conducted by gathering all available and relevant meteorological data. This research allowed for better understanding of downbursts, created a reference broad-band of information for the future calibration of analytical, physical and numerical models, and highlighted the potential of merging wind engineering and meteorology.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2016
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