Efficiency and Survivability of a Floating Oscillating Water Column Wave Energy Converter Moored to the Seabed: An Overview of the EsflOWC MaRINET2 Database
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Floating oscillating water column (OWC) type wave energy converters (WECs), compared to fixed OWC WECs that are installed near the coastline, can be more effective as they are subject to offshore waves before the occurrence of wave dissipation at a nearshore location. The performance of floating OWC WECs has been widely studied using both numerical and experimental methods. However, due to the complexity of fluid–structure interaction of floating OWC WECs, most of the available studies focus on 2D problems with WEC models of limited degrees-of-freedom (DOF) of motion, while 3D mooring effects and multiple-DOF OWC WECs have not been extensively investigated yet under 2D and 3D wave conditions. Therefore, in order to gain a deeper insight into these problems, the present study focuses on wave flume experiments to investigate the motion and mooring performance of a scaled floating OWC WEC model under 2D wave conditions. As a preparatory phase for the present MaRINET2 EsflOWC (efficiency and survivability of floating OWC) project completed at the end of 2017, experiments were also carried out in advance in the large wave flume of Ghent University. The following data were obtained during these experimental campaigns: multiple-DOF OWC WEC motions, mooring line tensions, free surface elevations throughout the wave flume, close to and inside the OWC WEC, change in the air pressure inside the OWC WEC chamber and velocity of the airflow through the vent on top of the model. The tested wave conditions mostly include nonlinear intermediate regular waves. The data obtained at the wave flume of Ghent University, together with the data from the EsflOWC tests at the wave flume of LABIMA, University of Florence, provide a database for numerical validation of research on floating OWC WECs and floating OWC WEC farms or arrays used by researchers worldwide.
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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