Analysis and Modifications of Turbulence Models for Wind Turbine Wake Simulations in Atmospheric Boundary Layers
Notice bibliographique
Résumé
Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations of wind turbine wakes are strongly influenced by the choice of the turbulence model used to close the Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations. A wrong choice can lead to incorrect predictions of the velocity field characterizing the wind turbine wake, and consequently to an incorrect power estimation for wind turbines operating downstream. This study aims to investigate the influence of different turbulence models on the results of CFD wind turbine simulations. In particular, the k–ε, k–ω, SSTk–ω, and Reynolds stress models are used to close the RANS equations and their influence on the CFD simulations is evaluated from the flow field generated downstream a stand-alone wind turbine. The assessment of the turbulence models was conducted by comparing the CFD results with publicly available experimental measurements of the flow field from the Sexbierum wind farm. Consistent turbulence model constants were proposed for atmospheric boundary layer and wake flows according to previous literature and appropriate experimental observations. Modifications of the derived turbulence model constants were also investigated in order to improve agreement with experimental data. The results showed that the simulations using the k–ε and k–ω turbulence models consistently overestimated the velocity in the wind turbine wakes. On the other hand, the simulations using the SSTk–ω and Reynolds stress models could accurately capture the velocity in the wake of the wind turbine. Results also showed that the predictions from the k–ε and k–ω turbulence models could be improved by using the modified set of turbulence coefficients.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».