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Enregistrement W4296357208 · doi:10.3850/iahr-39wc2521711920221251

Investigation into the Influence of Flow Variation on Estimated Available Riverine Hydrokinetic Energy by Modelling a Reach of the Rouge River, Quebec, Canada

2022· article· en· W4296357208 sur OpenAlexaboutno aff
Katelyn Kirby, Colin D. Rennie, Ioan Nistor, Julien Cousineau, Sean Ferguson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 39th IAHR World Congress · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésROUGEVariation (astronomy)Environmental scienceEnergy (signal processing)Flow (mathematics)GeographyMeteorologyComputer sciencePhysicsStatisticsMathematicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hydrokinetic energy extraction uses the velocity of naturally moving water to turn a turbine to generate renewable electricity. The amount of hydrokinetic energy available is proportional to the cube of the velocity of the water. Because the amount of hydrokinetic energy is heavily dependant on the velocity of the flow, the flow condition of the river is expected to greatly influence the amount of hydrokinetic energy available for extraction, although this has not been explicitly tested before. To characterize the influence of flow condition on the available energy, the International Electrotechnical Commission (IEC) recommended using a 15-point velocity duration curve (VDC) based on 10 years of available data or modelled data with less than 5% calibration error (IEC 2019). So far, no studies have met these standards, likely because the IEC standards were produced in response to the inconsistencies in the published methods at that time. For example, Nordino et al. (2016) generated a VDC from 5 years of discharge data, Holanda et al. (2017) considered maximum, minimum, and mean discharge conditions, and Kasman et al. (2019) used five years of discharge data to develop their simulation. Other studies, such as Petrie et al. (2014), Kalnacs et al. (2014), Filizola et al. (2015), and Montoya Ramírez, et al. (2016) did not consider seasonal variation of flow at all in their assessments of hydrokinetic energy potential. By not considering the complexities of hydrokinetic energy availability across the river reach, it may limit the meaningfulness and practicality of these studys’ findings. Objectives: This research aims to understand the influence of flow conditions on hydrokinetic energy potential in a river by considering the 2D velocity flow field, rather than a typical single per-reach average velocity value. The goal is to explore the impact that flow condition consideration and spatially dense bathymetry and velocity measurements can have on the findings of hydrokinetic energy assessments. This will be done by utilizing data collected on two different dates (November 5, 2020 and June 4, 2021) under two different flow conditions to model a reach of the Rouge River, QC under additional flow conditions. Novelty: These types of hydrokinetic assessments are on the rise in popularity, but methods have been inconsistent with some only considering average velocity, some taking cross-sectional velocity measurements, some utilizing spatially intense data. This is the first study to consider the 2D velocity flow field in a reach under multiple flow conditions to estimate and analyze the hydrokinetic energy potential. Additionally, because hydrokinetic energy assessments are relatively new, there is a gap in understanding of best practices for defining the feasibility of energy extraction for a reach and quantification of available energy. Bibliography: References have not been included for space considerations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,162 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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