MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1564312352

Offshore wind resource assessment of the Gulf of Thailand

2014· article· en· W1564312352 sur OpenAlexaff
Jompob Waewsak, Mathieu Landry, Yves Gagnon

Notice bibliographique

RevueInternational Conference and Utility Exhibition on Green Energy for Sustainable Development · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffshore wind powerWind powerSubmarine pipelineEnvironmental scienceMesoscale meteorologyResource (disambiguation)MeteorologyWind resource assessmentSea breezeWind speedOceanographyGeologyGeographyEngineeringComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Royal Thai Government recently launched its latest policy regarding the installation of 1,800 MW wind power capacity by 2025. While onshore wind power has significant limitations due notably to land use constraints and public acceptance, offshore wind energy offers good opportunities of development and is thus an interesting alternative. The main objective of this paper is to present the offshore wind resource assessment of the Gulf of Thailand, which covers an area of 320,000 km2. A coupled mesoscale-microscale model is used, along with R1 NCEP/NCAR global reanalysis database, to generate a high resolution wind resource map. Results show that interesting potential areas for offshore wind farm development have wind speeds of up to 6.5 m/s, especially in the upper part of the Gulf of Thailand, covering a surface of 2,112 km2. With a total potential installed capacity of 5,000 MW, the annual energy production is estimated at 9.64 TWh/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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Conference and Utility Exhibition on Green Energy for Sustainable DevelopmentMême sujetWind Energy Research and DevelopmentTravaux en français237 207