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Enregistrement W4317936705 · doi:10.3986/9789610507109

Hydrodynamic modelling of tidal range energy

2023· book· en· W4317936705 sur OpenAlexaboutno aff
Nejc Čož

Notice bibliographique

RevueProstor, kraj, čas · 2023
Typebook
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAquatic and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTidal powerHydropowerTidal rangeRenewable energyEstuaryRange (aeronautics)Marine energyEnvironmental scienceMeteorologyEngineeringMarine engineeringOceanographyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book presents a method for hydrodynamic modelling of tidal power plants. In the face of climate change, tidal power plants will play an important role in the transition to renewable energy and in the decarbonisation of society. Tidal energy is not dependent on weather conditions and is fully predictable, allowing accurate forecasts for several years into the future. Its main drawback is that it is limited to areas with high tidal ranges, such as the Atlantic coasts of the UK, France and Canada, as well as other seacoasts around the world. The role of hydrodynamic models in the design of hydropower plants is primarily to understand the impact on the environment and to optimise the operation of the plant itself. The book is divided thematically into three sections. The first section provides a comprehensive overview of the background to tidal power and reviews the available literature. The second section contains a detailed description of the theoretical background and the numerical modelling methodology using the open source software Delft3D. The last section consists of two case studies on which the methodology was tested. They deal with the hydrodynamic impacts of two planned tidal power plants in the UK, namely a barrage in the Severn Estuary and an artificial lagoon in Swansea Bay.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,147 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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