Enhancing Resiliency of Integrated Space-Air Ground-Sea Networks with Renewable Energies: A Use Case After the 2023 Türkiye Earthquake
Notice bibliographique
Résumé
Natural disasters can have catastrophic consequences; a poignant example is the series of 7.7- and 7.6-magnitude earthquakes that devastated Türkiye on February 6, 2023. To limit damage, it is essential to maintain the communications infrastructure to ensure individuals impacted by the disaster can receive critical information. The disastrous earthquakes in Türkiye have revealed the importance of considering communications and energy solutions together to build resilient and sustainable infrastructure. Thus, this article proposes an integrated space-air-ground-sea network architecture that utilizes various communications and energy-enabling technologies. This study aims to contribute to the development of robust and sustainable disaster-response frame-works. In light of the Türkiye earthquakes, two methods for network management are proposed. The first aims to ensure sustainability in the pre-disaster phase, and the second aims to maintain communications during the in-disaster phase. In these frameworks, communications technologies such as high altitude platform station(s) (HAPS), which are among the key enablers to unlock the potential of 6G networks and energy technologies, such as Renewable Energy Sources (RES), Battery Energy Storage Systems (BESSs), and Electric Vehicles (EVs), have been used as the prominent technologies. By simulating a case study, we demonstrate the performance of a proposed framework for providing network resiliency. The article concludes with potential challenges and future directions to achieve a disaster-resilient network architecture solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».