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Enregistrement W7070301592

Operations & Maintenance Simulation for Tidal Energy Converters:

2018· report· en· W7070301592 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepository hosted by TU Delft Library (TU Delft) · 2018
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperabilityTidal powerTurbineMarine energyRenewable energySubmarine pipelineOffshore wind powerWind powerCurrent (fluid)Tidal current
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

he Netherlands is establishing its own test and development centre for marine energy: the Dutch Marine Energy Centre (DMEC), in order to facilitate essential real sea experience. However, realistic simulations in software is also important: helping avoid expensive failures, plan costs and choose vessels and equipment for offshore renewable energy farms. ECN O&M Calculator is a time domain simulation tool used to model different Operations & Maintenance (O&M) strategies for offshore wind farms and to compute the corresponding KPIs. This has been converted to be useful for tidal current energy farms, through the following adaptations: 1. An updated user interface; 2. Use of tidal currents and weather at multiple locations for operability assessment of vessels; 3. More flexible and multiple shift patterns to use short, changing access periods at slack tide; 4. Separation between deterministic tidal currents and uncertain waves for simulation, and use of tidal currents-instead of wind-for turbine performance; 5. Inclusion of a powerful weather simulator to improve understanding of long-term variability of KPIs. This new tool is applied to case studies through working closely with Tocardo International BV, a developer of tidal current energy turbines based at Den Oever, The Netherlands. The expected performance of their planned test projects, at FORCE in Canada and EMEC in Scotland, are assessed in terms of costs and availability, based on the planned O&M strategy. Subsequently, improved O&M strategies for these projects are explored through simulations. At FORCE, waiting on spares and waiting for vessels to complete long transits have a significant impact on farm performance. The 15-year average availability using the baseline O&M strategy is 69.2%, costing 5.08 M$/year. By applying a stock control to two spare parts, the availability increases to 90.7% (yield) while the costs increase to 5.88 M$/year. Further, the planned number of three standby speedboats is unnecessary, and can be reduced to one. At EMEC, a similar result is found, where stock control and improving the speed of the tug boats can significantly improve performance. The baseline O&M strategy results in average availability of 68.7%, costing 0.25M£/year. By contrast, the best strategy found gives an availability of 84.4%, costing 0.32M£/year.

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)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2018
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