Modeling ice loads using passive ice meter obervations in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Climatic loads (wind speed and ice accumulation) are the main factors that govern the planning and design of telecommunication towers and electric transmission lines. Whilst wind loads are covered comprehensively in the literature and in design standards, ice loads and rules for combination of wind speed on ice-covered-structures are still in development. The main difficulty in achieving a design that meets a target reliability level as specified in design codes is the uncertainty in the temporal and spatial variation of ice accretion. Due to the lack of sufficient direct field measurements, empirical models are usually utilized in combination with meteorological data to estimate the intensity of ice accumulation at specific locations. A unique database of direct measurements on ice accumulation is available in Quebec. More than 20 years of observations from a network of 180 Passive Ice Meters (PIM) are available throughout the province. The objective of this study is to analyze this data set in order to improve existing regional design criteria and for better understanding of the atmospheric icing phenomena in Quebec. The research is limited to the study of glaze ice, which occurs in conjunction with freezing precipitation. Firstly, several extreme-value statistical models are investigated to determine the best one or ones for describing the intensity of glaze ice accumulation. In order to increase the sample size, an event-based model, in which every icing event is counted as an independent event, is adopted. Twelve probability distribution functions are examined. The distributions are compared on the basis of the overall fit to the data and the sampling characteristics of the right tail of the distributions. No single distribution fits the data perfectly at all stations. However, the three-parameter distributions, and in particular, the Pearson type III, Generalized Pareto, Generalized Normal, and Generalized Extreme-Value distributions are the best on average. The commonly used Gumbel distribution is consistently outperformed by the three-parameter distributions. Secondly, a reliability-based procedure is proposed for the analysis of the combined wind and ice loads and in particular for associated pressure on overhead transmission lines. Finally, a procedure for the spatial interpolation of design criteria is investigated. Spatial interpolations of the design ice thickness for a 50-years return period is performed using Kriging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».