Analysis and Modifications of Turbulence Models for Wind Turbine Wake Simulations in Atmospheric Boundary Layers
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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, namely the k–ε, k–ω, SSTk–ω, and Reynolds stress models (RSM), on the results of CFD wind turbine simulations. Their influence was evaluated by comparing the CFD results with the publicly available experimental measurements of the velocity field and turbulence quantities from the Sexbierum and Nibe wind farms. Consistent turbulence model constants were proposed for atmospheric boundary layer (ABL) and wake flows according to previous literature and appropriate experimental observations, and 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 and turbulence quantities in the wind turbine wakes, whereas the simulations using the shear-stress transport (SST) k–ω and RSMs could accurately match the experimental data. 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.
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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 | 0,001 |
| 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 découle