A Review on Ocean Energy Power Generation Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Ocean tidal currents, water waves and thermal gradients are a great source of renewable energy. Oceans cover almost 71 % surface of earth. Waves carry enormous amount of energy within them. Tides generated due to gravitational force between earth and moon and partly between earth and sun help in generating high heads of water to harness pollution free energy. Due to high cost of generation and lack of enough research, this sustainable source of energy has not been fully exploited yet. Although the technology used in harnessing marine energy is considered as a threat to aquatic life, but suitable methods and focused research in this area can lead to take advantage of this abundant source of renewable energy. Ocean tidal, osmotic, wave and thermal sources have annual potentials of 800, 2,000, 8000–80,000 and 10,000– 87,600 TWh, which are more than global 16,000 TWh/y electricity demand. Ocean wave generators produce relatively lower output, however, four to eleven meters tidal range stations have large power generation capacities. Abundant ocean heat energy potentially harvested using ocean thermal energy conversion (OTEC) devices and ocean thermo-electric generators (OTEG). Tidal stations may be tidal range or current types, but a wave energy converter (WEC) may be an oscillating water column (OWC), overtopping, heaving, pitching and surging devices. Ocean thermal energy can be harnessed by open, close Rankine cycles, thermo-electric generators and osmotic power plants. Large bays like Turnagain (USA), Annapolis/Minas Passage (Canada), Seven Barrages/Pentland Firth (UK), La Rance (France), Garorim (South Korea) and Mezen/Penzhin (Russia) have huge tidal current power generation capacities. Power Potential from tidal current stations is more than WEC devices which in turn is more than osmotic, OTEC and OTEG technologies. This paper reviews the current state-of-the-art of tidal, wave, OTEC and OTEG ocean energy technologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».