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Enregistrement W2899765782 · doi:10.22215/etd/2017-11943

Predicting Interference Patterns Between Offshore Wind Farms through Wake Analysis

2017· dissertation· en· W2899765782 sur OpenAlexaffabout
Melissa Matis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWakeOffshore wind powerMarine engineeringTurbineWind powerComputational fluid dynamicsEnvironmental scienceSubmarine pipelineTurbulenceEngineeringMeteorologyAerospace engineeringGeographyGeotechnical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is to characterize the wake effect from a cluster of offshore wind turbines with the purpose of optimizing spacing between separate farms to avoid wake interference. Placing wind turbines within a field of disturbed flow decreases power output, and in some cases, threatens structural integrity. Unsteady loading and fluxes in wind turbine power generation are born out of turbulence and can further lead to a reduction in the overall energy production of a wind farm. As the offshore wind industry exhibits rapid growth, an immediate need for standards that enable optimization of farm placement for offshore development exists. Wake characterization was accomplished in this research through computational fluid dynamics (CFD) modelling. ANSYS CFX was used in this research to simulate the wake produced by offshore wind turbine arrays located near the shores of Main Duck Island in Lake Ontario using full rotor geometry representation. These offshore wind farms are currently in the planning, pre-

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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