Simulation numerique et experimentale de l'ecoulement d'air et de l'accretion de glace autour d'une pale d'eolienne /
Bibliographic record
Abstract
Le Québec dispose de régions à potentiel éolien élevé mais est malheureusement situé en milieu nordique où tes problèmes liés au givrage des pales d'éoliennes sont fréquents. D'un site éolien à l'autre, les conditions météorologiques changent et les éoliennes sont différentes. De simples mesures expérimentales sur des sites particuliers ne sont donc pas suffisantes pour cerner totalement le problème du givrage des éoliennes. Une approche analytique par simulations numériques est indispensable. Un modèle numérique de calcul de l'écoulement d'air autour d'une pale d'éolienne a donc été développé. Ce modèle correspond au premier des 4 modules (Écoulement, Trajectoire, Thermodynamique et Géométrie) du logiciel de simulation d'accrétion de glace sur profil aérodynamique adapté à éolien et en cours de développement au Laboratoire International des Matériaux Antigivre (LIMA) de l'Université du Québec à Chicoutimi. Le modèle numérique d'écoulement s'exécute sur un profil de pale 2D givré ou non givré et se divise en deux parties distinctes : calcul de l'écoulement potentiel par la méthode des panneaux de Hess et Smith et calcul de la couche limite visqueuse par les méthodes intégrales de Thwaites et de Head. Des mesures expérimentales ont ensuite été réalisées dans la soufflerie réfrigérée du LIMA. Des coefficients de partance et de traînée ont été mesurés sur un profil NACA 63415, profil caractéristique des pales d'éoliennes de grande puissance, à l'aide d'une balance aérodynamique. Des champs de vitesses ont aussi été mesurés sur ce profil à l'aide d'anémomètres à fil chaud. Des résultats de vitesses tangentielles et d'épaisseurs de couche limite ont été obtenus après analyse des résultats de champs de vitesses à la surface du profil. Les résultats du modèle numérique, les résultats expérimentaux et les résultats issus de la littérature (RISO et logiciel XFoil) ont ensuite été confrontés pour valider le modèle numérique d'écoulement. Dans le cas de profits non givrés et pour des nombres de Reynolds suffisamment élevés (Re s 4.0*106), le modèle numérique d'écoulement est validé pour des positions situées avant la zone de décrochage, et pour des angles d'attaque allant de 0°à 15°. Dans le cas de profils givrés, les résultats de vitesses tangentielles et de paramètres de couche limite sont très peu précis mais les résultats de champs de vitesses et de lignes de courant, qui ne sont pas des paramètres directement liés à l'état de surface du profil, restent cohérents pour les positions en avant de la corne formée par la glace. Des simulations de givrage en soufflerie ont également été réalisées sur le profil NACA 63415. Les formes et les masses des dépôts de glace accumulés sur le profil ainsi que les pertes de portance et les augmentations de traînée ont été déterminées. Les conditions de simulation utilisées sont basées sur des données météorologiques relevées dans le parc éolien de Murdochville en Gaspésie lors d'événements de brouillard givrant. Une mise à l'échelle a été effectuée selon les données techniques des éoliennes Vestas V80 de 1.8 MW pour 3 positions radiales différentes et les données de deux événements de brouillard givrant (l'un en régime humide d'accrétion et l'autre en régime sec). Plus le profil choisi est éloigné de l'axe, plus la glace s'accumule facilement sur la pale. En régime humide, le verglas se dépose sur le bord d'attaque, sur l'intrados et s'accumule par ruissellement sur le bord de fuite entre le milieu et le bout de pale. En régime sec, le givre se dépose sur le bord d'attaque et sur une partie de l'intrados entre le milieu et le bout de la pale. Les dépôts de glace rugueux et en forme de « corne » obtenus en régime sec sont plus pénalisants du point de vue aérodynamique que les dépôts en régime humide. Les résultats de portance et de traînée obtenus sur le profil givré et non givré ont été entrés dans un modèle de rotor idéalisé. Ce modèle fait ressortir que, sur l'ensemble de la pale, la force de traînée induite par le givre est trop importante comparativement à la force de portance, le couple de poussée généré devient négatif, entraînant l'arrêt de l'éolienne. La diminution du couple de poussée se fait surtout ressentir sur la moitié extérieure de la pale. Dégivrer uniquement la moitié extérieure de la pale permet à l'éolienne de fonctionner dans de bonnes conditions tout en réduisant les coûts en énergie de dégivrage.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".