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Enregistrement W4399690494 · doi:10.55164/ajstr.v27i3.253184

Noise Emission Assessment of a Utility-Scale Wind Power Plant: Case Study of a 90 MW Wind Power Plant in Mukdaharn Province, Northeastern Thailand

2024· article· en· W4399690494 sur OpenAlexaff
Sunisa Kongprasit, Somphol Chiwamongkhonkarn, Fida Ali, Pongsak Makhampom, Yves Gagnon, Jompob Waewsak

Notice bibliographique

RevueASEAN Journal of Scientific and Technological Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerTurbineNoise pollutionEnvironmental scienceNoise (video)Marine engineeringWind speedMeteorologyEngineeringAcousticsComputer scienceElectrical engineeringPhysicsAerospace engineeringNoise reduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The noise impact of wind power plants is one of the major reasons for social opposition to wind energy development. The complex noise model (ISO 9613) was employed to model the noise generated by 15 GW165-6.0 MW wind turbine generator units based on the manufacturer-defined acoustic profile. The wind resource at a hub height of the wind turbine generators (144 m agl) was first predicted based on computational fluid dynamics flow modeling. The model noise levels were mapped using ArcGIS and twenty-two receptors comprising houses, temples, and other places at varying distances within the project boundary. Likewise, to compare the noise levels of the wind turbine generators with different noise levels, the ambient noise was measured at selected four receptors. The results showed that the predicted noise was less than 70 dB(A) in the vicinity of the wind turbine generators, decreased down to 40-45 dB(A) within the project boundary, and was in the range of 35-40 dB(A) in the community area. The compared results showed that the ambient noise exceeds the noise levels from the wind turbine generators at all four receptor sites. Hence, wind power plants would not cause any additional noise pollution. Such studies are vital to providing awareness to the public based on proven scientific evidence to gain the public's trust and mitigate social opposition to wind power plants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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