Designing, optimizing, and testing of a river hydrokinetic prototype turbine system for remote northern communities
Notice bibliographique
Résumé
A hydrokinetic turbine extracts energy from river currents and can enable communities worldwide to establish micro-grids to address part of their base loads. Hydrokinetic turbines offer a viable solution to produce power year-round to displace diesel generation in northern communities. However, these turbines must operate in reduced winter flows and not be impacted by ice. A passive-counter-torque and river-prototype hydrokinetic turbine integrated system is presented that offers a simpler and lower-cost approach to deploy, operate and maintain hydrokinetic turbines year-round in cold climates. A 500-W river prototype designed with a 0.48 m diameter two-blade impeller is optimized, built and tested. It produces a torque of 24.44 Nm at 200 RPM for a flow velocity of 2.0 m/s. For this in-situ prototype, shrouds, winglets, and wingtips are developed and optimized to reduce the levelized cost of electricity and micro-grid performance when flow velocities are lower than the design set point of 2.0 m/s. Such off-design conditions are mainly experienced during winter seasons. Numerical simulations confirm that the winglet design maintains the design power when experiencing up to 18% reduction in velocity. Various design combinations were tested by varying component dimensions: 2,216 combinations for shrouds and 4,103 for winglets. The optimal results were achieved using the shrouds, while the winglets were found to have the advantage to prevent stalling. Testing of the prototype turbine at the Canadian Hydrokinetic Turbine Testing Centre shows that the counter-torque design selected was stable. However, using a field vacuum pump to control the ballast in the configuration tested needs to be reconsidered.
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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 ».