MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414218724 · doi:10.36688/ewtec-2025-960

Novel Approach for a Tidal Energy Resource Assessment within Long Island Sound Using a Spatial Multi-Criteria Decision Analysis Process

2025· article· en· W4414218724 sur OpenAlexaff
Christopher Flanary, Samuel McWilliams, Tim Nelson, Ashley Ellenson, Nancy Tanguay

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... European Wave and Tidal Energy Conference · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisMarine energyTidal powerResource (disambiguation)Spatial analysisGeographic information systemWeightingEnergy (signal processing)Renewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The marine environment is a vast energy resource with the potential for supporting the world’s growing energy demand. Increasing the number of marine energy (ME) projects diversifies renewable energy portfolios, supporting decarbonization and energy security. Most of the energy potential along the U.S. coastline is in the <5 MW range, especially for tidal energy. On the opposite end of the spectrum, the UK Marine Energy Council has a target of 1 GW from tidal energy by 2035. However, the lack of robust and coherent site information, globally, leads to ignored resources, misdirected technology development, and perception of high project risk for stakeholders. To address this gap, a TEAMER (Testing & Expertise for Marine Energy) funded study was conducted to assess the pre-feasibility of tidal energy in Long Island Sound, an area bordered by the Connecticut and New York coastlines with representative characteristics to many U.S. tidal energy sites. The work used a novel spatial data analysis approach and development of a geodatabase to identify the area’s tidal energy resource potential. The geodatabase, at the foundation of the methodology, integrates numerical model based probability distributions of tidal currents as well as relevant geospatial data including, but not limited to, natural resources, bathymetry, oceanographic conditions, existing infrastructure, and socioeconomic data layers throughout the region of interest. Potential tidal energy siting limitations and opportunities were examined through a spatial multi-criteria decision analysis process. This involved the identification of key data layers and weighting factors to identify the areas most suited for tidal energy devices. The primary data layer was the available tidal resource, which directly influences the potential energy output. Power matrices for multiple generalized tidal turbines were included to calculate estimated power and mean annual energy production using international standards. Other data layers incorporated into the decision analysis library included binary exclusion zones such as marine protected areas and shipping lanes, ‘cost’ factors such as distance to transmission connection points or cable landing areas, and ‘benefit’ factors such as population density. Existing renewable energy infrastructure was also considered, as it impacts the ease of integration and distribution of the generated power. Areas of stakeholder concern, including environmental and socio-economic factors, were considered to ensure sustainable ME development. This novel methodology provided detailed insights into potentially suitable areas for tidal energy extraction. Despite the current limitations of tidal turbine technologies, our novel geodatabase and spatial analysis toolkit identified previously overlooked tidal energy sites along Connecticut's coastline. This approach assumes that future technologies will be optimized for lower energy environments, highlighting the potential for advancement in tidal energy. The findings demonstrate the efficacy of using automated geospatial processing and spatial analysis tools in ME resource assessments. The application of quantitative marine spatial planning techniques enables more effective planning of tidal energy infrastructure and improved technology development. Future plans include applying the method to other coastal regions worldwide and including considerations for other ME conversion technologies such as wave energy.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the ... European Wave and Tidal Energy ConferenceMême sujetCoastal and Marine ManagementTravaux en français237 207