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Enregistrement W3211920838 · doi:10.1139/tcsme-2021-0122

Probabilistic assessment of exergy analysis of a wind turbine for optimum performance

2021· article· en· W3211920838 sur OpenAlexvenueno aff
Mubashir Ali Siddiqui, Muhammad Uzair Yousuf, Muhammad Kashan Rashid, Ahsan Ahmed

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyExergy efficiencyWeibull distributionWind speedTurbineEnvironmental scienceProbability density functionWind powerMeteorologyMathematicsEngineeringStatisticsProcess engineeringGeographyMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of a wind turbine depends on its first law efficiency and second law efficiency. This study focuses on the second law of efficiency, that is, the exergy efficiency of a wind turbine. This study introduces a novel technique for determining the optimum performance conditions of a wind turbine. Jhimpir City, Pakistan, was selected for the case study. The wind speed distribution in the selected area was analyzed using different probability density functions. The three-parameter Weibull distribution is the best probability density function for fitting wind speed variation. The probability distribution of the total wind exergy is performed, and a one-year variation of the wind exergy is plotted, showing the maximum exergy around the middle of the year. The exergy efficiency of the turbine using a power curve and wind exergy was determined at different wind speeds. The probabilities of the various exergy efficiencies were also determined. The results show that a high exergy efficiency has a high probability but so does low exergy efficiency owing to seasonal variations. The proposed method can be extended to any wind farm to determine the geographical and meteorological parameters of the site.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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