Assessing the availability and feasibility of renewable energy on the Great Barrier Reef-Australia
Notice bibliographique
Résumé
The Great Barrier Reef (GBR), the world’s largest reef system and a UNESCO World Heritage site, is one of the most complex natural ecosystems on Earth. However, the GBR is at considerable risk from climate change and there is an urgent need to reduce reliance on fossil fuels and decarbonise the many activities taking place on the GBR. This study assesses the availability of renewable energy resources- solar, wind, wave, and tidal- on the GBR. Findings indicate that solar and wind energy are the most abundant natural resources on the GBR, while wave and tidal energy are only available in sparse locations and are low in magnitude. A feasibility analysis is conducted for various renewable energy technologies based on a case study for an Aerosol Radiation Interaction Experimental Laboratory system (ARIEL), an apparatus being used to investigate marine cloud brightening on the GBR. Factors used in the feasibility assessment include maturity of technology, portability, adaptability across the GBR, and ecological impacts on marine life and birds. Results suggest that solar photovoltaics, installed on a barge, would be the most suitable option for rapid near-term implementation. Not only is solar energy available throughout the whole GBR, but it is also a proven and mature technology and would have minimal impact on marine life and on birds. A proposed hybrid energy system could reduce the ARIEL’s CO 2 emissions by 44–59 %, varying by location. The findings offer a roadmap for deploying cleaner energy systems on the GBR, balancing environmental protection with technological considerations. • Renewable energy resource availability is assessed on the Great Barrier Reef. • Different renewable energy technologies are evaluated for marine cloud brightening. • A hybrid solar-battery-diesel energy system is modelled and optimised. • The hybrid energy system is able to reduce CO 2 emissions by 44–59 % relative to a diesel generator.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».