MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4398204114 · doi:10.3390/en17112485

Impact of Wave Energy Converters and Port Layout on Coastal Dynamics: Case Study of Astara Port

2024· article· en· W4398204114 sur OpenAlexafffund
Mehrdad Moradi, Adrian Ilinca

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWave and Wind Energy Systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPort (circuit theory)Wave heightRenewable energyWave energy converterContext (archaeology)Marine engineeringSustainabilityStormEnvironmental scienceEngineeringEnergy (signal processing)MeteorologyGeologyOceanographyGeographyMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the face of depleting fossil energy and the imperative of sustainable development, there is a compelling drive towards advancing renewable energies. In this context, sustainable and predictable alternatives, like marine energy, gain prominence. Marine energy presents a cleaner option devoid of the adverse effects associated with fossil fuels, playing a crucial role in environmental sustainability by safeguarding coastlines against erosion. This study focuses on Astara Port in the Caspian Sea, exploring the utilization of wave energy converters (WECs). The originality of this study’s research lies in exploring WECs’ dual role in energy generation and coastal protection. Using MIKE21 software simulations, the impact of number, location, arrangement, and orientation of WECs across various scenarios was investigated, including two WEC number scenarios (11 and 13), three structural placement scenarios (north, front, and south of the port), two structural arrangement scenarios (linear and staggered), two port layout scenarios (original layout and modified layout), and two orientation scenarios for the structures (facing north-east, which is the dominant wave direction, and facing southeast). The results show a remarkable decrease in the significant wave height behind WECs, notably with 13 staggered devices facing dominant waves (from northeast), reducing the significant wave height Hs by 23–25%. This setup also shows the highest wave height reduction, notably 36.26% during a storm event. However, linear WEC setup offers more extensive coastline protection, covering 47.88% of the model boundary during storms. Furthermore, the 11 staggered WECs facing southeast (SE) arrangement had the lowest sediment accumulation at 0.0358 m over one year, showing effective sedimentation mitigation potential. Conversely, the 13 linear WECs facing northeast (NE) had the highest accumulation at 0.1231 m. Finally, the proposed port design redirects high-velocity flow away from the port entrance and removes rotatory flow, reducing sediment accumulation near the harbor entrance.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergiesMême sujetWave and Wind Energy SystemsTravaux en français237 207