How Applicable Are Turbulence Assumptions Used in the Tidal Energy Industry?
Notice bibliographique
Résumé
As tidal current and marine hydro-kinetic energy converters start to be deployed in pre-commercial arrays, it is critical that the design conditions are properly characterised. Turbulence is known to influence fatigue loads and power production, so developers use turbulence models to generate unsteady flows in order to simulate device performance. Most such models construct a synthetic flow field using a combination of measured parameters and theoretical assumptions. The majority in use today are based on atmospheric flow conditions and may have limited applicability in tidal environments. In the present work, we compare key turbulence model assumptions (which are recommended by the tidal turbine standards and are used in design software) to turbulence measurements from two tidal test sites in Scotland and Canada. Here, we show that the two sites have different levels of conformity to theoretical models, with significant variability within nearby locations at the same site. The agreement with spectral models is shown to be depth-dependent. The vertical component spectrum is better represented by the Kaimal model, while the streamwise spectrum is better represented by the von Kármán model. With the exception of one site, the shear profiles follow a power law, although with a different exponent to that commonly assumed. Both sites show significant deviations from the theoretical length scales and isotropy ratios. Such deviations are likely to misrepresent the loads experienced by a device. These results highlight the turbulence characteristics at real deployment sites, which are not well represented by current models, and, hence, which must be determined using field measurements.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».