MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391556713 · doi:10.5194/wes-9-297-2024

TOSCA – an open-source, finite-volume, large-eddy simulation (LES) environment for wind farm flows

2024· article· en· W4391556713 sur OpenAlexafffund
Sebastiano Stipa, Arjun Ajay, Dries Allaerts, Joshua Brinkerhoff

Notice bibliographique

RevueWind energy science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésLarge eddy simulationInflowPlanetary boundary layerWind speedMechanicsTurbulenceEnvironmental scienceMeteorologyFinite volume methodComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The growing number and growing size of wind energy projects coupled with the rapid growth in high-performance computing technology are driving researchers toward conducting large-scale simulations of the flow field surrounding entire wind farms. This requires highly parallel-efficient tools, given the large number of degrees of freedom involved in such simulations, and yields valuable insights into farm-scale physical phenomena, such as gravity wave interaction with the wind farm and farm–farm wake interactions. In the current study, we introduce the open-source, finite-volume, large-eddy simulation (LES) code TOSCA (Toolbox fOr Stratified Convective Atmospheres) and demonstrate its capabilities by simulating the flow around a finite-size wind farm immersed in a shallow, conventionally neutral boundary layer (CNBL), ultimately assessing gravity-wave-induced blockage effects. Turbulent inflow conditions are generated using a new hybrid off-line–concurrent-precursor method. Velocity is forced with a novel pressure controller that allows us to prescribe a desired average hub-height wind speed while avoiding inertial oscillations above the atmospheric boundary layer (ABL) caused by the Coriolis force, a known problem in wind farm LES studies. Moreover, to eliminate the dependency of the potential-temperature profile evolution on the code architecture observed in previous studies, we introduce a method that allows us to maintain the mean potential-temperature profile constant throughout the precursor simulation. Furthermore, we highlight that different codes do not predict the same velocity inside the boundary layer under geostrophic forcing owing to their intrinsically different numerical dissipation. The proposed methodology allows us to reduce such spread by ensuring that inflow conditions produced from different codes feature the same hub wind and thermal stratification, regardless of the adopted precursor run time. Finally, validation of actuator line and disk models, CNBL evolution, and velocity profiles inside a periodic wind farm is also presented to assess TOSCA’s ability to model large-scale wind farm flows accurately and with high parallel efficiency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations26
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWind energy scienceMême sujetWind Energy Research and DevelopmentTravaux en français237 207