Effect of Fouling on the Performance of an Instream Turbine
Notice bibliographique
Résumé
As the tidal energy industry starts to mature towards commercial projects a key focus is on reliable power performance. As for any marine application, fouling poses a potential performance reduction risk for instream turbine deployments. SCHOTTEL HYDRO have developed their current commercial SCHOTTEL Instream Turbines. Four drivetrains with 6.3m rotors were deployed on the surface platform PLAT-I by Sustainable Marine Energy. One of PLAT-Is key features is access to the turbines for inspection and maintenance in situ. The system has undergone sea testing from 2017 to 2021 in Scotland and Nova Scotia (Canada). This paper presents the hydrodynamic rotor performance reduction due to fouling based on full-scale experimental results. An in-house blade element momentum model is used to quantify the changes of the hydrodynamic forces in terms of lift and drag for the hydrofoils used. Furthermore, the effect of fouling on the downstream wake was quantified in the field. The performance reduction due to fouling is significant and leads to a power drop of up to 43%, whereas the thrust is reduced by 25%. This is also reflected in a reduction of the turbine’s downstream wake as a “fouled” rotor extracts less energy from the flow. Modifications of the polar data, used for semi-empirical performance predictions, are able to predict the effect of fouling on the rotor performance. In general, the results derived from the testing prove the significance of access to the turbines in order to avoid reduction in the turbines’ performance due to fouling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».