Currents, Waves and Turbulence Measurement: A View from Multiple Industrial-Academic Projects in Tidal Stream Energy
Notice bibliographique
Résumé
Tidal Stream Energy is considered a regular, predictable and dense energy source with potential to make a significant contribution to our future energy needs. Development of the industry, from resource assessment to device design and operation, requires characterisation of the flow environment at a variety of spatial and temporal scales at tidal energy sites. Demand for flow characterisation arises from companies developing, installing and operating tidal turbine prototypes or small arrays in locations from Scotland to France to Canada. Flow characterisation for tidal stream applications relies on the measurement of water velocity at the relevant scales, yet given the non-uniformity of the flow field, no single instrument measures all the necessary data inputs required by the sector. This paper provides an overview of a variety of current, surface wave and turbulence metrics of industrial relevance to tidal stream and discusses methods employed to secure these datasets. The use of variants of acoustic current profilers is presented, which have been utilised and developed on previous and ongoing industrial-academic projects, including ReDAPT (ETI, UK), FloWTurb (EPSRC, UK) and RealTide (EC H2020, EU). These variants feature differing numbers of acoustic transducers and varying geometrical configurations with installations at both seabed locations and atop operating tidal stream energy converters. Ongoing development of advanced sensor configuration is discussed, aiming to achieve resilient, high resolution three-dimensional measurement of mean and turbulent flow tailored for tidal energy applications. The paper gives practitioners and researchers an overview of tidal stream flow characterisation and practical lessons learnt.
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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 ».