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Enregistrement W7070301592

Operations & Maintenance Simulation for Tidal Energy Converters:

2018· report· en· W7070301592 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,027
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