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Enregistrement W7116430056 · doi:10.5287/ora-doqmqyykj

Assessment of tidal power opportunities in Indonesian waters

2021· dissertation· en· W7116430056 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmad M. Firdaus

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTidal powerTurbineHydropowerBaseline (sea)Duration (music)Resource (disambiguation)Metric (unit)Tidal Model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the world’s largest archipelagic country, Indonesia has enormous tidal resource potential. However, complexities that occur in this area complicate tidal resource assessment. The relative magnitude of different tidal components gives this area a variety of tidal types, from semidiurnal, as commonly found in the UK and Canada, to the diurnal type. There are not only daily and neap-spring cycle variations, but also in areas with significant diurnal components the power and thrust varies on an annual basis that follows the timing of the solstice-equinox cycle. These variations mean that an assessment in this region must be carefully planned in terms of the duration and the simulation start time. An assessment with a limited computational time should avoid the solstices and equinoxes in the simulation period. The interaction between the diurnal and semidiurnal components also creates an asymmetric tidal flow. As the tidal stream moves bi-directionally, the asymmetry leads to uneven power production for flow in different directions. Therefore, turbine developers should consider this phenomenon in their turbine design, as the turbine might have more thrust in one direction. This asymmetry also tends to create a low Capacity Factor (CF). Since the tidal stream varies daily, fortnightly and annually, it would not be practicable for a turbine developer to remove the maximum power from the flow. A capping strategy is necessary to address this issue. CF is a metric that is widely used to optimise turbine capacity. However, this thesis argues that CF might not be the only metric for decision making. The fraction of average power removed by the turbine and the thrust before and after the capping strategy is implemented are perhaps more important as decision-making tools in tidal energy exploitation. The assessment of tidal energy resources in Indonesia shows that this country has a great opportunity for tidal energy exploitation. Five potential sites with different characteristics in terms of socio-economic background and environmental features are selected for assessment: Lombok Strait, Larantuka Strait, Sunda Strait, Lingga Regency and Sula Regency. A total of 5 GW average electricity production from just these five selected locations could be produced. However, that number is based on analyses using a uniform blockage ratio. In reality, the deployment of turbines is limited by several factors, such as the use of straits for other purposes, the depth of the sites and environmental constraints. A study with more realistic turbines is essential for a proper assessment of tidal energy resources in an area. The assessments in this thesis also consider economic constraints. Based on realistic turbine deployment strategies, tidal energy exploitation in this area is economically viable. Apart from in Lingga Regency, the realistic assessments show that all other locations have a projected levelized cost of energy (LCOE) less than GBP 250/MW.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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