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Several noise propagation models used to calculate the noise produced by wind turbines have been reported. However, these models do not accurately predict sound pressure levels. Most of them have been developed to estimate the noise produced by industries, in which wind speeds are less than 5 m/s, and conditions favor its spread. To date, very few models can be applied to evaluate the propagation of sound from wind turbines and most of these yield inaccurate results. This study presents a comparison between noise levels that were estimated using the prediction method established in ISO 9613 Part 2 and measured levels of noise from wind turbines that are part of a wind farm currently in operation. Differences of up to 56.5 dBZ, with a median of 29.6 dBZ, were found between the estimated sound pressure levels and measured levels. The residual sound pressure levels given by standard ISO 9613 Part 2 for the wind turbines is larger for high frequencies than those for low frequencies. When the wide band equivalent continuous sound pressure level is expressed in dBA, the residual varies between −4.4 dBA and 37.7 dBA, with a median of 20.5 dBA. RESUMEN Hay muchos modelos de propagación de ruido que se utilizan para calcular el ruido proveniente de los aerogeneradores. Sin embargo, fallan en la precisión con que pueden predecir los niveles de presión sonora. La mayoría de estos modelos han sido desarrollados para estimar el ruido proveniente de las industrias, con velocidades del viento inferiores a 5 m/s y condiciones favorables a su propagación. Hasta ahora hay muy pocos modelos que se puedan aplicar para la propagación del sonido proveniente de los aerogeneradores y la mayoría de ellos arrojan resultados poco precisos. En este artículo se presenta una comparación entre los niveles de ruido estimados a través del método de predicción establecido en la norma ISO 9613 Parte 2 y los niveles de ruido medidos proveniente de los aerogeneradores instalados en un parque eólico en funcionamiento. Se encontraron diferencias entre los niveles de presión sonora estimados y medidos de hasta 56.5 dBZ, con una mediana de 29.6 dBZ. El nivel de presión sonora residual arrojado por la norma ISO 9613 Parte 2 para los aerogeneradores es mayor para las frecuencias altas que para las frecuencias bajas.

This article presents a prediction model that can be applied to estimate the propagation of noise generated by wind turbines through an easy calculation procedure. The proposed prediction model is semi-empirical and based on the analysis of phenomena related to the generation and propagation of sound levels and field measurements. An experimental program was designed that included the measurement of sound pressure levels with a sound level meter to different weather conditions and distances within a wind farm to compare them with the levels estimated by ISO 9613 Part 2. A statistical analysis of the data recorded in field was performed to observe the dependence on the meteorological variables recorded during the measurements. The model explains 92.5% of the variability of the residual sound pressure level and has an average absolute error of 2.9 dB. After eliminating 5.0% of the data considered atypical, the proposed model explains 94.7% of the variability of the residual sound pressure level, with an average absolute error of 2.5 dB. A statistically significant relationship exists between the variables with a confidence level of 95.0%. The results have provided a rather satisfactory model for predicting noise from wind turbines up to distances of 900 m, greatly improving what has been achieved so far by the method established in standard ISO 9613 Part 2. RESUMEN Este artículo presenta un modelo de predicción aplicable a la propagación del ruido proveniente de los aerogeneradores a través de un procedimiento de cálculo de fácil implementación. El modelo de predicción propuesto es semi-empírico y se basa en el análisis de los fenómenos relacionados con la generación y propagación de los niveles sonoros y las mediciones de campo. Se diseñó un programa experimental que comprendió la medición de los niveles de presión sonora con un sonómetro en determinadas condiciones meteorológicas y diferentes distancias al interior de un parque eólico para compararlos con los niveles estimados por la norma ISO 9613 Parte 2. Se realizó un análisis estadístico de los datos registrados en campo para observar la dependencia con las variables meteorológicas registradas durante las mediciones. El modelo propuesto explica el 92,5 % de la variabilidad del nivel de presión sonora residual y tiene un error absoluto medio de 2.9 dB. Al eliminar el 5,0 % de los datos por considerarlos atípicos, el modelo propuesto explica el 94,7 % de la variabilidad del nivel de presión sonora residual con un error absoluto medio de 2,5 dB. Hay una relación estadísticamente significativa entre las variables en un nivel de confianza del 95,0 %. Los resultados han arrojado un modelo bastante satisfactorio para predecir el ruido proveniente de los aerogeneradores hasta distancias de 900 m, mejorando en gran medida lo obtenido hasta el momento por el método establecido en la norma ISO 9613 Parte 2

Dual energy computed tomography, which consists of the acquisition of two images of a given region of interest using two different x-ray energies, has been used to decompose images. For example, it has been proposed to estimate the degree of stenosis of blood vessels with calcified plaques. Pragmatic realities, though, such as beam hardening, scattered radiation and mostly quantum noise, reduce the ideal of a perfect decomposition. In this study, a dual energy separation method for iodinated contrast media, cortical bone and soft tissue was implemented; afterwards, it was tested in simulated noiseless and noisy situations. The noise propagation was modeled mathematically, and an image-quality optimization technique regarding the right distribution of radiation dose between the high and low energy images was proposed. The results obtained suggest that in the absence of noise and using mono-energetic beams, an accurate separation is possible, but when noise is added and poly-chromatic spectra used this decomposition becomes more challenging. La tomografía computarizada de dos energías, que consiste en la adquisición de dos imágenes de una región de interés dada usando rayos X de dos energías distintas, ha sido utilizada para descomponer imágenes. Por ejemplo, esta técnica ha sido propuesta para estimar el grado de estenosis de vasos sanguíneos obstruidos con placas de calcio. Sin embargo, fenómenos como el endurecimiento del rayo, la radiación dispersada y principalmente el ruido cuántico, impiden que esta separación sea perfecta. En este estudio, se implementó un método de separación de medio de contraste yodado, tejido blando y hueso cortical; este se evaluó en simulaciones, tanto en presencia como en ausencia de ruido. Posteriormente, se modeló matemáticamente la propagación del ruido y, con base en los resultados de estos modelos, se propuso una técnica de optimización de la imagen basada en la distribución adecuada de la dosis de radiación entre las imágenes de energías alta y baja. Los resultados evidencian que en ausencia de ruido y con rayos mono-energéticos, es posible obtener una separación precisa, pero cuando se adiciona ruido a las imágenes y se trabaja con espectros policromáticos, la descomposición resulta más complicada.

La tomografía computarizada de dos energías, que consiste en la adquisición de dos imágenes de una región de interés dada usando rayos X de dos energías distintas, ha sido utilizada para descomponer imágenes. Por ejemplo, esta técnica ha sido propuesta para estimar el grado de estenosis de vasos sanguíneos obstruidos con placas de calcio. Sin embargo, fenómenos como el endurecimiento del rayo, la radiación dispersada y principalmente el ruido cuántico, impiden que esta separación sea perfecta. En este estudio, se implementó un método de separación de medio de contraste yodado, tejido blando y hueso cortical; este se evaluó en simulaciones, tanto en presencia como en ausencia de ruido. Posteriormente, se modeló matemáticamente la propagación del ruido y, con base en los resultados de estos modelos, se propuso una técnica de optimización de la imagen basada en la distribución adecuada de la dosis de radiación entre las imágenes de energías alta y baja. Los resultados evidencian que en ausencia de ruido y con rayos mono-energéticos, es posible obtener una separación precisa, pero cuando se adiciona ruido a las imágenes y se trabaja con espectros policromáticos, la descomposición resulta más complicada. Dual energy computed tomography, which consists of the acquisition of two images of a given region of interest using two different x-ray energies, has been used to decompose images. For example, it has been proposed to estimate the degree of stenosis of blood vessels with calcifi ed plaques. Pragmatic realities, though, such as beam hardening, scattered radiation and mostly quantum noise, reduce the ideal of a perfect decomposition. In this study, a dual energy separation method for iodinated contrast media, cortical bone and soft tissue was implemented; afterwards, it was tested in simulated noiseless and noisy situations. The noise propagation was modeled mathematically, and an image-quality optimization technique regarding the right distribution of radiation dose between the high and low energy images was proposed. The results obtained suggest that in the absence of noise and using mono-energetic beams, an accurate separation is possible, but when noise is added and poly-chromatic spectra used this decomposition becomes more challenging.