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Enregistrement W2594497792 · doi:10.1098/rsta.2016.0097

A survey of modelling methods for high-fidelity wind farm simulations using large eddy simulation

2017· review· en· W2594497792 sur OpenAlexaff
Simon‐Philippe Breton, Jonathon Sumner, Jens Nørkær Sørensen, Kurt Schaldemose Hansen, Sasan Sarmast, Stefan Ivanell

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensDawson College
Organismes subventionnairesEnergimyndigheten
Mots-clésLarge eddy simulationEnvironmental scienceMeteorologyFidelityComputer scienceRemote sensingAerospace engineeringEngineeringGeologyPhysicsTurbulenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large eddy simulations (LES) of wind farms have the capability to provide valuable and detailed information about the dynamics of wind turbine wakes. For this reason, their use within the wind energy research community is on the rise, spurring the development of new models and methods. This review surveys the most common schemes available to model the rotor, atmospheric conditions and terrain effects within current state-of-the-art LES codes, of which an overview is provided. A summary of the experimental research data available for validation of LES codes within the context of single and multiple wake situations is also supplied. Some typical results for wind turbine and wind farm flows are presented to illustrate best practices for carrying out high-fidelity LES of wind farms under various atmospheric and terrain conditions.This article is part of the themed issue 'Wind energy in complex terrains'.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations127
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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