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Enregistrement W2588817336 · doi:10.22059/ees.2016.59545

Wind resource assessment of Khuzestan province in Iran

2016· article· en· W2588817336 sur OpenAlexaff
Pedram Hanafizadeh, Amirmohammad Sattari, Seyed Erfan Hosseinidoost, Ashkan Irannezhad, Pouria Ahmadi

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Engineering Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerWind speedWeibull distributionTurbineEnvironmental scienceMeteorologyInstallationWind resource assessmentOffshore wind powerMarine engineeringWind directionEngineeringGeographyElectrical engineeringStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research paper, a 10 minute period measured wind speed data at 10 m, 30 m, and 40 m heights are presented for one of the major provinces of Iran. Four stations in Khuzestan- Abadan, Hosseyneh, Mahshahr, and Shushtar- are analyzed to determine the potential of wind power generation in this province. From the primary evaluation and by determining mean wind speed and also the Weibull function, the results show that the measurement site falls under class 2 of the International System Wind Classification for Abadan, Hosseyneh, and Mahshahr and class 1 for Shushtar station. It means that the first three stations have mediocre conditions for installing and operating wind farms, but Shushtar does not have a significant condition for connection to national power grid applications. By using wind roses of speed, turbulence, and the power distribution, the best direction of installing wind turbines for each station was determined. Finally, by utilizing power curves of five typical wind turbines, the annual wind energy, which is produced by a typical wind turbine for one of four stations, Mahshahr, was determined for showing the appropriate annual energy received from a wind turbine.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2016
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