Using computational fluid dynamics and field experiments to improve vehicle-based wind measurements for environmental monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Vehicle-based measurements of wind speed and direction are presently used for a range of applications, including gas plume detection. Many applications use mobile wind measurements without knowledge of the limitations and accuracy of the mobile measurement system. Our research objective for this field-simulation study was to understand how anemometer placement and the vehicle's external airflow field affect measurement accuracy of vehicle-mounted anemometers. Computational fluid dynamic (CFD) simulations were generated in ANSYS Fluent to model the external flow field of a research truck under varying vehicle speed and wind yaw angle. The CFD simulations provided a quantitative description of fluid flow surrounding the vehicle and demonstrated that the change in wind speed magnitude from the inlet increased as the wind yaw angle between the inlet and the vehicle's longitudinal axis increased. The CFD results were used to develop empirical speed correction factors at specified yaw angles and to derive an aerodynamics-based correction function calibrated for wind yaw angle and anemometer placement. For comparison with CFD, we designed field tests on a square, 12.8 km route in flat, treeless terrain with stationary sonic anemometers positioned at each corner. The route was driven in replicate under varying wind conditions and vehicle speeds. The vehicle-based anemometer measurements were corrected to remove the vehicle speed and course vector. From the field trials, we observed that vehicle-based wind speed measurements differed in average magnitude in each of the upwind, downwind, and crosswind directions. The difference from stationary anemometers increased as the yaw angle between the wind direction and the truck's longitudinal axis increased, confirming the vehicle's impact on the surrounding flow field and validating the trends in CFD. To further explore the accuracy of CFD, we applied the function derived from the simulations to the field data and again compared these with stationary measurements. From this study, we were able to make recommendations for anemometer placement, demonstrate the importance of applying aerodynamics-based correction factors to vehicle-based wind measurements, and identify ways to improve the empirical aerodynamic-based correction factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».