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Enregistrement W4322004755 · doi:10.5194/egusphere-egu23-9376

The usage of fog and dew in solar power plants of the Atacama Desert

2023· preprint· en· W4322004755 sur OpenAlexaff
Felipe Lobos‐Roco, Francisco Suárez, Rodrigo Escobar, Pablo Osses, Carla Ramírez, Klaus Keim, Ignacio Aguirre, Francisca Aguirre-Correa, Constanza Vargas, Francisco Abarca, Camilo del Río

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDewEnvironmental scienceAtmospheric sciencesAdvectionWater vaporAridPrecipitationHumidityPrecipitable waterMeteorologyPlanetary boundary layerHydrology (agriculture)GeologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Atacama desert is one of the most promising places on Earth for developing solar power energy due to its aridity, irradiation, and market conditions. However, the high levels of dust attenuate solar power production. This problem is solved by frequent cleaning of the solar panels, which requires a significant amount of water in one of the driest places in the world. Despite the drought condition, the fog and dew formed at the coastal zone of the desert arise as a complementary water source that can potentially be tapped. In this study, we assess the potential of atmospheric water for usage in four solar power plants. We conduct this assessment by combining a satellite-spatial analysis of fog and low cloud frequency, a thermodynamic vertical characterization of the marine boundary layer, and an observational analysis of fog and dew collection using different instruments. Our results reveal that fog and dew are a regular phenomenon in the solar power plants analyzed, being present between 3% and 20% of the year. Oceanic conditions control such phenomena through the inland advection of the marine boundary layer. This layer interacts with a complex topography characterized by natural corridors that allow fog and low clouds to penetrate farther inland. Our observations show that fog and dew are collected mainly during the night, with average rates between 0.1 and 0.2 L m-2 day-1. Our research confirms that atmospheric water potential vastly exceeds the solar power plant water demand, demonstrating that atmospheric water is a reliable source for the industry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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