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Enregistrement W2806308454 · doi:10.1139/tcsme-2017-0093

Computational fluid dynamic analysis of roof-mounted vertical-axis wind turbine with diffuser shroud, flange, and vanes

2018· article· en· W2806308454 sur OpenAlexaffvenue
Hamza Abu-Thuraia, Cevdet Aygün, Marius Paraschivoiu, Marc Alexandre Allard

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShroudVertical axis wind turbineTurbineMarine engineeringWind powerComputational fluid dynamicsDiffuser (optics)Wind speedTip-speed ratioTidal powerWind directionHypersonic wind tunnelEnvironmental scienceEngineeringMeteorologyMechanical engineeringAerospace engineeringWind tunnelPhysicsElectrical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in wind power and tidal power have matured considerably to offer clean and sustainable energy alternatives. Nevertheless, distributed small-scale energy production from wind in urban areas has been disappointing because of very low efficiencies of the turbines. A novel wind turbine design — a seven-bladed Savonius vertical-axis wind turbine (VAWT) that is horizontally oriented inside a diffuser shroud and mounted on top of a building — has been shown to overcome the drawback of low efficiency. The objective this study was to analyze the performance of this novel wind turbine design for different wind directions and for different guide vanes placed at the entrance of the diffuser shroud. The flow field over the turbine and guide vanes was analyzed using computational fluid dynamics (CFD) on a 3D grid for multiple tip-speed ratios (TSRs). Four wind directions and three guide-vane angles were analyzed. The wind-direction analysis indicates that the power coefficient decreases to about half when the wind is oriented at 45° to the main axis of the turbine. The analysis of the guide vanes indicates a maximum power coefficient of 0.33 at a vane angle of 55°.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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