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Enregistrement W4410964945 · doi:10.1002/we.70037

Simulation Analysis and Safety Risk Assessment of a Wind Turbine Blade Failure Event

2025· article· en· W4410964945 sur OpenAlexaff
Jonathan Rogers, Christopher A. Ollson

Notice bibliographique

RevueWind Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebrisTurbine bladeTurbineMarine engineeringEngineeringEvent (particle physics)Environmental scienceForensic engineeringMeteorologyAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A common concern raised during the permitting of onshore wind farms is the potential risk posed by the release of failed turbine blades. Although there has been extensive analysis of blade throw risk based on simulated trajectories, there is a lack of empirical data with which to calibrate models and assess the true risk to public safety. This paper presents a case study of an actual wind turbine blade failure event caused by a lightning strike in the midwestern United States. The nature of the debris field is described, along with measurements of example blade fragments collected from the site. A blade throw simulation model is used to simulate the release of a representative set of debris, informed by fragment sizes and weights collected from the debris field. The debris field produced by the simulation model is shown to match the debris field observed empirically with reasonable accuracy. Ballistic impact models are used to determine whether any fragments thrown beyond 1.1 times the turbine tip height could have caused injury to a person. This ballistic analysis shows that debris that traveled beyond 1.1 times the tip height had relatively low kinetic energy and would be extremely unlikely to cause injury to a person.

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)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations0
Publié2025
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