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Enregistrement W2920858891 · doi:10.3390/wsf-00623

Noise Polution Prevention in Wind Turbines: Status and Recent Advances

2011· article· en· W2920858891 sur OpenAlexaff
Ofelia A. Jianu, G.F. Naterer, Marc A. Rosen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerNoise (video)AerodynamicsTurbineNoise pollutionNoise controlNoise reductionEnvironmental scienceAcousticsEngineeringMarine engineeringComputer scienceAerospace engineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global trend towards sustainability has led to increased interest in alternative power sources to coal and other fossil fuels. One of these sustainable sources is wind energy, which we can harness through wind turbines. However, a significant hindrance preventing the widespread use of wind turbines is the noise they produce. This study reviews recent advances in the area of noise pollution from wind turbines. To date, there have been many different noise control studies. In order to successfully reduce or prevent the noise generated, the sources of noise must be identified. Two major sources of noise are present during operation: mechanical noise and aerodynamic noise. Mechanical noise generally originates from the many different components within the wind turbine, such as the generator, the hydraulic systems and the gearbox. Different mechanical noise prevention strategies such as vibration suppression, vibration isolation and fault detection techniques are presented in this paper. Aerodynamic noise prevention strategies are also discussed. Aerodynamic noise is the dominant source of noise from wind turbines, with a sound power level of 99.2 dB A. Breaking this noise source down, the largest contributor to aerodynamic noise comes from the trailing edge of wind turbine blades. Strategies for reducing aerodynamic noise include adaptive solutions and wind turbine blade modification methods. There are a number of adaptive noise reduction solutions including varying the speed of rotation of the blades and increasing the pitch angle. Although such strategies have been successfully implemented for noise reduction purposes, they can cause significant power loss. Therefore, alternative methods of adaptive solutions are sought. Blade modification methods such as adding serrations have proven to be beneficial in reducing noise without any power loss. The aim of this paper is to critically analyse and compare the different methods currently being implemented and investigated to reduce noise production from wind turbines, with a focus on the noise generated from the trailing edge.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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