comparison of platform and sea-bed mounted flow measurement instrumentation for SME PLAT-I
Notice bibliographique
Résumé
Tidal resource assessment for the characterisation of turbine performance or Annual Energy Prediction currently uses the method of bins as recommended by international standards. An alternative method is proposed in this paper and applied to the Sustainable Marine Energy PLAT-I deployment in Connel Sound, Scotland. This method may be suitable for tidal turbines which operate from the surface. Three instrumentation types are used in this work, a bed-mounted Acoustic Doppler Profiler (ADP), and platform-mounted Acoustic Doppler Velocimeter (ADV) and Electromagnetic Current Meter (ECM). By comparing the resource characteristics from these three sources, a comparison of their velocity magnitudes and turbulence characteristics is made, demonstrating the difference between methodologies. It was found that the ADP evaluated using the method of bins produced a more conservative velocity distribution, in comparison to the ADV and ECM. Consequently, a representative AEP showed a difference of 3.8kWh (50% of ADP total) for the month of data collected. When comparing the Turbulence Intensity between devices, the ADP and ECM had similar metrics whilst the ADV had up to 14% higher values. The significance of these differences requires further work comparing them to the SME PLAT-I turbines power output to ascertain which best represents the onset flow experienced by the turbine and if there is a correlation between power performance and turbulence intensity.
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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 ».