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Enregistrement W4365503845 · doi:10.1139/tcsme-2022-0149

CFD modeling of vertical-axis wind turbine wake interaction

2023· article· en· W4365503845 sur OpenAlexafffundvenue
Belkacem Belabes, Marius Paraschivoiu

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésMarine engineeringWind powerTurbineWakeComputational fluid dynamicsRotor (electric)Vertical axis wind turbineEnvironmental scienceAerospace engineeringEngineeringMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since wind turbines placed in wind farms need to minimize their footprint on the ground, the effects of the wake must be considered. Placement optimization, turbine spacing, and direction of rotation are known to affect the performance of vertical-axis wind turbines (VAWTs). However, rigorous numerical modeling methodologies that investigate the influence of these characteristics are lacking, especially in the case of large wind turbines. The goal of this study is to analyze turbine configurations that might enhance the power production of VAWT farms using two-dimensional CFD models based on the Star CCM+ package. The novelty of this work is to analyze wind farm configurations for very large turbines. This is important because large turbines are much more performant than small turbines and have a high power coefficient. Results show that CFD simulations adequately capture the performance of wind turbines in farms with multiple VAWTs. In general, if a second rotor is spaced more than 10 turbine diameters downstream of the first rotor, the effect of the wake is less significant. Furthermore, a specific farm configuration with five VAWTs is investigated and shows a 20% increase in power output compared with the same number of turbines operating in isolation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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