Ocean Thermal Extractable Energy Visualization (Final Technical Report)
Notice bibliographique
Résumé
The Ocean Thermal Extractable Energy Visualization (OTEEV) project focuses on assessing the Maximum Practicably Extractable Energy (MPEE) from the world's ocean thermal resources. MPEE is defined as being sustainable and technically feasible, given today's state-of-the-art ocean energy technology. Under this project the OTEEV team developed a comprehensive Geospatial Information System (GIS) dataset and software tool, and used the tool to provide a meaningful assessment of MPEE from the global and domestic U.S. ocean thermal resources. The OTEEV project leverages existing NREL renewable energy GIS technologies and integrates extractable energy estimated from quality-controlled data and projected optimal achievable energy conversion rates. Input data are synthesized from a broad range of existing in-situ measurements and ground-truthed numerical models with temporal and spatial resolutions sufficient to reflect the local resource. Energy production rates are calculated for regions based on conversion rates estimated for current technology, local energy density of the resource, and sustainable resource extraction. Plant spacing and maximum production rates are then estimated based on a default plant size and transmission mechanisms. The resulting data are organized, displayed, and accessed using a multi-layered GIS mapping tool, http://maps.nrel.gov/mhk_atlas with a user-friendly graphical user interface.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».