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Enregistrement W4392401952 · doi:10.18280/jesa.570103

Wind Turbine Manufacturing, Trends, Capacity, Performance, and Strategy

2024· article· fr· W4392401952 sur OpenAlexvenueno aff
Fouzi Ghoumah, Ayşe Tansu, Rusul Saad Hadi, Monaem Elmnifi, Mustafa Abdul Salam Mustafa, Hasan Sh. Majdi, Hazim Moria, Laith Jaafer Habeeb

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbineEnvironmental scienceWind powerMarine engineeringEngineeringAerospace engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of wind turbine technology has been studied globally and has shown that energy production from wind has become one of the most balanced, advanced, and promising ways for the future and falls within clean energy generation technologies.Wind energy development has shown many positive impacts on the environment and the economy in many countries.Wind turbine manufacturers have developed modern, powerful turbines that work well in weak wind conditions.These conditions make it necessary to increase the capacity of manufacturing companies to manufacture wind turbines in all the processes and procedures involved in them.This study focuses on providing manufacturing companies with the latest developments and most efficient manufacturing processes to improve wind turbine outcomes.It also explains how certain activities and procedures in manufacturing practices can affect the overall performance of a turbine.Through the analysis, we have observed that manufacturers have responded to the demand for models with cutting speeds of 2.1 m/s to 4 m/s by preparing more models in this range for future production.Models with very high cutting speeds have also been compensated for by preparing more ranges with ultra-fast cutting speeds for future production.Analysis of the turning diameter showed that sufficient response was not achieved, as insufficient attention was paid to the diameter range of 50-100 meters.The manufacturers' response indicates that the bulk of future production will be within the power ranges between 2001 and 6000 kW.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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