Determine the best location for Ocean Thermal Energy Conversion (OTEC) in Iranian Seas
Notice bibliographique
Résumé
Two-thirds of the earth's surface is covered by oceans. These bodies of water are vast reservoirs of renewable energy. Ocean Thermal Energy Conversion technology, known as OTEC, uses the ocean’s natural thermal gradient to generate power. In geographical areas with warm surface water and cold deep water, the temperature difference can be leveraged to drive a steam cycle that turns a turbine and produces power. Warm surface sea water passes through a heat exchanger, vaporizing a low boiling point working fluid to drive a turbine generator, producing electricity. OTEC power plants exploit the difference in temperature between warm surface waters heated by the sun and colder waters found at ocean depths to generate electricity. This process can serve as a base load power generation system that produces a significant amount of renewable, non-polluting power, available 24 hours a day, seven days a week. In this paper investigated the potential of capturing electricity from water thermal energy in Iranian seas (Caspian Sea, Persian Gulf and Oman Sea). According to the investigated parameters of OTEC in case study areas, the most suitable point in Caspian Sea for capturing the heat energy of water is the south part of it which is in the neighborhood of Iran and the most suitable point in the south water of Iran, is the Chahbahar port.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».