Tidal Range Energy Resource Estimation of Khor Kalmat using Geostatistical Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Electrical power generation by tidal energy provides various advantages. The energy is highly predictable, has less impact on ecological pollution and provides an indefinite amount of renewable energy. The countries like Canada, China, Russia, South Korea and France are extensively utilizing tidal sources of energy for the generation of electrical energy. A suitable site (where less construction is required), adequate tidal range and sufficient bathymetry; are the basic requirements for the installation of a tidal power plant however sometimes there is no tidal data available for suitable sites, like Khor Kalmat tidal lagoon in Pakistan. Therefore, the first time study is conducted to assess the tidal energy resources of the naturally blessed lagoon, Khor Kalmat, which is located in the Baluchistan province of Pakistan, by using geostatistical modeling. A geostatistical model is developed to estimate the tidal energy potential at Khor Kalmat by using observed data of five available locations along with the coastal belt of Pakistan. Models are designed by integrating several layers into ArcGIS. These layers include tidal data, satellite metaphors and other physical and socioeconomic layers. After processing of data, digitized models and layers are generated. Five different models have been compared and the best model is carefully chosen to predict the tidal data of Khor Kalmat after validation of the individual model, During the study, it was observed that low head hydro tidal turbine of Venturi-Enhanced Turbine Technology (VETT) is best suited for harnessing tidal energy due to adequate tidal range. Consequently, by means of a bi-directional VETT device, the output power is assessed to be 269.93 MW.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».