Stage of Potential Identification Irrigation Channel Topography Analysis for Micro-Hydro Power in the Kalibawang Irrigation Primary Channel, Yogyakarta, Indonesia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to determine the stages in the identification of micro-hydro in irrigation channels based on the classification and level of data requirements in a project, starting from the initial study, feasibility study and detailed engineering design. The study was conducted with site selection criteria using four information systems and technology tools, namely Google Earth, GIS Topography, UAV Drone Phantom DJI 4, and Nikkon DTM 332 Total Station. The results shows through GE and GIS, obtained 23 potential points, 7 of which are high potential, followed by field measurements with 1 selected UAV location Cascade, and detailed with TS to produce Head (H) 12 m, with CM and FDC probability 75% discharge (Q) 5.5 m3/s, generated power (P) 550 kW. This study provides a method and solution for speed in identifying potential with Google Earth and GIS (Macro Class), speed and risk reduction for surveyors with UAVs (Mezo Class), and accuracy and detailing at selected locations with Total Station (Micro Class). So that this research provides accuracy in the stages, methods and tools used in the identification of micro-hydro potential in irrigation channels.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle