Wave-Turbulence Decomposition Methods Applied to Tidal Energy Site Assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High levels of turbulence have been proven to substantially increase the blade loadings on tidal turbines, outlining the need of properly characterizing turbulence parameters in tidal energy sites. The presence of long surface gravity waves may cause a significant bias on the estimation of these parameters, which requires wave-turbulence decomposition methods that are currently missing from guidelines. Here, three techniques of decomposing wave and turbulence are tested: the stopband filter (SB), moving average filter (MA), and synchrosqueezing wavelet transform (SWT). The study site, Banks Strait, Tasmania, is a 16 km wide channel that presents high potential for tidal energy generation. Wave peak periods at the study site were found to vary mostly between 7 and 12 s, with maximum exceeding 15 s. Turbulence intensities (TI), turbulent kinetic energy (TKE), and integral scales are quantified. Our results indicate differences between the estimates obtained from each method. The MA highly underestimates turbulence, resulting in TI values which were nearly 50% lower than those obtained from other decomposition methods. While TI and TKE estimated from the SB and the SWT techniques are quite similar, integral length scales are considerably underestimated by the SB. These findings reveal that the SWT is a more reliable method because of the more accurate estimates of turbulence parameters and indicate the need of establishing guidelines which address wave-turbulence decomposition in tidal stream energy site assessments. Despite having shown to be quite a versatile technique, further investigation of its applicability in data from other prospective tidal energy sites is necessary to fully assess the generality of the SWT technique.
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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 découle