AVALIAÇÃO DE POTENCIAL HIDROCINÉTICO REMANESCENTE A JUSANTE DE UHES NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO TIETÊ
Notice bibliographique
Résumé
A modelagem hidrodinâmica fluvial tem sido amplamente utilizada como uma ferramenta computacional para estimar o potencial hidrocinético de reservatórios de jusante de UHEs, ou seja, aproveitando a energia remanescente. O presente estudo avaliou o potencial de duas UHEs localizadas na bacia hidrográfica do rio Tietê, as UHEs de Ibitinga e Bariri, buscando demonstrar qual das duas possui maiores velocidades em seu reservatório de jusante, já que a velocidade varia ao cubo quando se está interessado em maiores potenciais hidrocinéticos. O escoamento foi simulado através do modelo Saint-Venant. Para tanto, foram levantados dados de topobatimetria para a elaboração do modelo de elevação do terreno; dados de substrato para obtenção do coeficiente de Manning, e dados de vazão e nível d’água para as condições de contorno. O modelo para as duas UHES foram validados e calibrados com dados observados de profundidade e velocidade. A partir desse modelo, velocidades e profundidades dos dois reservatórios de jusante foram simuladas para as vazões máxima, média, mínima observadas no período de 2010 a 2014. Os resultados de velocidade apontam um maior potencial hidrocinético para UHE Ibitinga, pois suas velocidades máximas, para as vazões simuladas variam entre 1,468m/s (vazão mínima) e 2,703 m/s (vazão máxima). Enquanto que as velocidades para UHE Bariri variam entre 0,61m/s e 2,05m/s.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».