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World File Search System潮汐
MAF 菲律宾潮汐流 - FS-UNEP 中心
尽管菲律宾的可再生能源产能正在发展，但仍然很低，约为 3.2%（2023 年），菲律宾能源部门仍然严重依赖化石燃料，而化石燃料是该国温室气体 (GHG) 排放的最大贡献者。菲律宾 2,000 个有人居住的岛屿中，大多数都没有接入国家电网，这反映了这一点。相反，他们往往依赖效率低下的柴油发电机作为唯一的电力供应来源。因此，这些离网岛屿因柴油燃烧而遭受严重的当地环境污染，电力供应基本不可靠且兼职，发电成本高昂。这种高成本需要大量补贴来弥补可负担的终端用户关税和实际发电成本之间的差距。
Sungei Buloh的红树林潮汐池的鱼类动物
Nature in Singapore 17 : E 2024056 Date of Publication: 28 June 2024 DOI: 10.26107/NIFAH-IS-2024-0056 © National University of Singapore Biodiversity Record: Fish fauna of a mangrove tide pool at Sungei buloh ong Junxiang Lummin * & Tay Jing Xun Email: Lumminongjx@gmail.com ( * Corresponding Author)推荐引用。Ong JXL和Tay JX（2024）生物多样性记录：Sungei Buloh的红树林潮汐池的鱼类动物区系。新加坡的自然，17：e2024056。doi：10.26107/nis-2024-0056主题：红树林烟熏鱼，carce carce（Teleostei：syngnathforms：syngnatherathidae）； Acentrogobius sp。（Teleostei：Gobiiforms：Gobidae）; Stripe-Face Brackish Goby，Eugnathogobius Variegatus（Teleostei：Gobiiphists：Gobiidae）； Roux的Pandaka，Pandaka Rouxi（Teleostei：Gobiiforms：Gobiidae）； Glass Goby，Gobiopterus sp。（Teleostei：Gobiiforms：Gobidae）; Bandeed Mullet Goby，Hemigobius Hoenostei（Teleostei：Gobiiforms：Gobiidae）； Yellowspot肥胖的Goby，Pseudogobius Fulvicaudus（Teleostei：Gobiiphtors：Gobiidae）；斑点脂肪鼻子，pseudogobius poiclosoma（teleoste：gobiiedae）；单杆脂肪鼻子戈比，pseudogobius垂直（teleostei：gobiiphtors：gobiidae）； Mangrove Bumblebe Goby，Brachygobius Kabiliensis（Teleostei：Gobiiforms：Gobiidae）； Gant Mudskipper，periphthalmodon Schlosseri（Teleostei：Gobiiforms：Gobiidae）； Boddart的蓝色泥泞的泥泞的杂物（Teleostei：Gobiiferae）。标识的主题：Jiayuan Lin，Ong Junxiang Lummin和Tay Jing Xun。地点，日期和时间：新加坡岛，鞋剑湿地湿地保护区； 2024年3月6日； 1301–1316小时。栖息地：红树林。7）。6）是国家。在潮汐期间，在裸露的潮汐水和泥浆底物的一个孤立的潮汐池（约45厘米）中，在潮间的潮间扁平平坦中。此位置与早期记录中的特色不同（ONG，2024）。观察者：Ong Junxiang Lumin和Tay Jing Xuan。观察：在池中，四个人的小子Carce（图。1-4）与至少九种哥布斯一起观察到。每个人都有20多个人的Brachygobius Kabiliensis（图。1，4，5＆8）和pseudogobius poicilosoma（图大约有11个人的垂直垂直行动（图。1、6、7、8）和两个假福库夫（图有一个明显的Acentrogobius，我们无法识别物种（图10），七个Eugnathogobius Variegatus（图9）和三个Hemigobius Hoevenii（图4）。超过10个pandaka rouxi（图。1＆5）和Gobiopterus sp。（图5）在水面附近观察到。在六个Boleophthalmus boddarti附近（图12），包括少年（图11）和一个周围的骨膜schlosseri（图13）在池的3 m内观察到。备注：这种观察是对鱼类潮汐池中可以观察到的鱼类群落的先前报告的补充（ONG，2024）。存在大型泥泞的木币，例如骨膜骨膜造成的schlosseri和Boleophthalmus boddarti，这表明池可能是由于它们的挖掘和挖掘活动而形成的。也值得注意的是3厘米红色泥浆的罕见说明（图当潮汐退去时，这些池倾向于将小的非障碍鱼限制在泥滩上。在鱼类中值得注意的是红树林鱼鱼果carce，这似乎很少被注意到。Lim＆Low（1998）中说明了Sungei Buloh的10.3 cm个人的侧视图。尽管它们相对普遍，但三种过同类的脂肪糖果酒以前以伪造爪哇果（Pseudogobius Javanicus）的名义感到困惑（参见Larson＆Lim，2005年） - Pseudogobius Fulvicaudus，Pseudogobius verticalis和Pseudogobius Poicilosoma，可以通过其第一个Dorsal dorsal dorsal dorsal dorsal dorsal dorsal dorsal dorsal fins来识别。pseudogobius poicilosoma是pseudogobius javanicus的年龄较大（并且因此有效）。Pseudogobius Verticalis（Larson＆Hammer，2021年）。11）作者认为是少年bolephthalmus boddarti。
BOOKTOK：从转动页面到转向潮汐
3.2.1 Sampling strategy ...............................................................................................................................20 3.2.2 Ethical considerations .........................................................................................................................21 3.2.3 Data analysis .......................................................................................................................................22
含有水力泵的潮汐弹幕的微电网的最佳操作
摘要 - 为了在N沿海和岛屿地区提供所需的负载，可以将潮汐弹幕整合到微电网中。为了从潮汐，潮汐弹幕中产生电力，在海边和储层之间通过装有涡轮机发电的水槽移动水。在操作阶段，产生的潮汐弹幕取决于涡轮机，凹槽和水力泵的数量。因此，为了最大程度地提高潮汐弹幕的产生能量，可以通过启发式优化技术获得最佳数量的涡轮机，凹槽和水泵。由于潮汐水平的变化，潮汐弹幕的产生能力会随着时间而变化。因此，利用了其他可再生资源，例如光伏设备，电池，基于燃料的生成单元和网格连接的微网络模式。在这项研究中，完成了由潮汐弹幕，光伏单元，电池和燃油基生成单元组成的微电网的两阶段最佳操作。在第一阶段，确定与潮汐弹幕有关的最佳数量的涡轮机，凹槽和水泵，以最大程度地提高研究期间的潮汐单位产生的能量。在第二阶段，微电网的剩余负载由光伏设备，电池，基于燃料的生成单元和主网络提供。为此，确定了微电网和主电网之间燃料基植物的产生能力和功率，以最大程度地降低微电网的工作成本。使用粒子群优化方法优化了运营成本，包括基于燃料的生成单位的运营成本，主电网和微电网之间交换功率的成本以及负载减少的惩罚。数值结果列出了不同优化算法，粒子群方法在潮汐弹幕研究方面表现最好。对于经过研究的微电网，潮汐弹幕的最大产生能量为25.052 MWH，微电网的最低工作成本为39868 $。
潮汐驱动的孔隙水交换和迪尔周期控制局部和全球尺度上的红树林中的通量
红树林在有机碳中高度富集。潮汐泵送在洪水潮期间将海水和氧气驱动到红树林，并在潮起潮潮期间释放富含碳的孔隙水。在这里，我们解决了半局部（洪水/退潮潮），Diel（日夜）和每周（Neap/spring潮汐）的孔道衍生的CO 2通量的驱动因素，并在两种红树林中进行了更新，并更新了其他网站早期观察结果的CO 2排放量的全球估计。潮汐泵控制P CO 2在两个红树林小溪中的变异性。P CO 2（2,585 - 6,856 µ ATM）和222 RN（2,315 - 6,159 dpm m -3）和pH（6.8 - 7.1）和溶解的氧气的最低值（1.7 - 3.7 mg l -1）的最低值是为了增强良好的促进水平。红树林孔隙水中的222 RN和P CO 2分别比地表水大4-15和38-41倍。p CO 2从高潮到低潮增加了50±30％，白天到黑夜的9±22％，从Neap到春季潮汐的57±5％，每小时，DIEL和每周时间尺度明显变化。将我们的新估计值与文献数据，全球孔水衍生的（16个地点）和水环（52个地点）CO 2分别在红树林中的通量相结合，将分别提高到45±12和41±10 tg c y-1。这些通量占净产量净生产的25％，是全球红树林中沉积物碳埋葬率的两倍。总的来说，我们的本地观察和全球汇编表明，孔水衍生的CO 2交换是红树林中CO 2的主要但通常没有被指责的来源。可以将毛孔衍生的CO 2发射到大气中，也可以侧向出口到海洋中，应包括在碳预算中以解决全球失衡。
疏浚与沉积技术办公室潮汐...
■ 规划必须描绘平均低水位 (MLW) 时的现有水深。■ 规划必须确定低于平均低水位的项目深度（以英尺为单位）。■ 注释部分必须说明进行水文调查的日期和时间 – 该日期和时间必须在 SSAP 提交日期后的 6 个月内。■ 必须划出拟议的疏浚区域。清楚地确定维护和/或新疏浚的区域■ 确定项目现场 500 英尺范围内的船舶加油站的位置。■ 确定项目现场 500 英尺范围内所有排水口或进水口的位置。■ 确定项目现场内和附近的所有水中结构。■ 除非您请求部门确定样本位置（请参阅第 5 页），否则拟议的样本位置必须叠加在水文调查上。■ 有关更多详细信息，请参阅附录 G，第 III-A-2 章。
人工智能的潮汐（AI）
主要文本人工智能（AI）描述了对人类智能机器的模拟，最终目标是这样的机器将实现人类水平决策和解决问题的能力[1]。基于AI的系统是使用大数据培训的，以学习如何完成任务。然后，系统使用学习的知识来分析未知输入以产生所需的结果。在此过程中，这些系统被馈送到大量培训数据，并分析数据以识别模式，逻辑和相关性，然后采用这些模式来预测未来的状态。未来的状态可能是疾病的进展，疾病的诊断，对象检测或交通检测。Neurosci-Ence介绍了大脑结构和认知功能的科学研究[2]。神经科学和AI相互关联并彼此受益[2，3]。
物联网网络安全中区块链的潮汐
摘要：本文调查了网络（IoT）网络中网络安全中区块链技术的实施，并提出了一个综合框架，将区块链技术与入侵检测系统（IDS）集成在一起以增强IDS性能。本文回顾了来自各个领域的文章，包括AI，区块链，ID，IoT和工业物联网（IIT），以确定该领域的新兴趋势和挑战。对结合AI和区块链的各种方法的分析表明，将AI和区块链整合到转换ID的可能性。本文的结构为进一步研究的基础奠定了基础，并为开发ID的开发提供了蓝图，该IDS可访问，可扩展，透明，不可变和分散。案例研究的示范集成了AI和区块链，显示了将二人组合以增强性能的可行性。尽管资源限制和隐私问题构成的挑战，但值得注意的是，区块链是确保IoT网络的关键，并且在这一领域的持续创新是必要的。需要进一步研究轻巧的加密，有效的共识机制和隐私技术，以实现物联网中具有区块链驱动的网络安全的所有潜力。
潮汐涡轮机转子主轴密封件的加速寿命试验
本报告简要讨论了美国国家可再生能源实验室 (NREL) 对 Verdant Power 第五代 (Gen5) 水下潮汐能转换涡轮机主轴密封件进行的加速寿命测试的观察结果和结果，该涡轮机于 2020-2021 年在罗斯福岛潮汐能项目中成功运行。为了评估该部件的 5 年服务间隔 (SI)，主轴密封件以每分钟 160 转的转速几乎连续运行了 137 天，同时试验台记录了水压、隔离液压力、温度和循环次数，约占 SI 的 40%。还进行了一项单独的测试来测量橡胶驱动环的老化行为。对于 SI 评估，水压储液器保持恒定为 199.9 kPa (29 psi)。隔离液压力在整个测试期间保持相对恒定，但降至 69.6 kPa (10.1 psi)。整个测试过程中未观察到隔离液泄漏。在测试机因预定的建筑物维护程序而断电后，密封件突然出现故障。重新启动后，主轴密封件完全失去了防止水进入的能力。确切原因尚不清楚，但据信是密封件组装问题，或断电期间或之后密封件组件的对齐方式发生变化。拆卸密封件后，其中一个石墨密封环出现严重磨损。Verdant Power、Dovetail Solutions LLC 和 Garlock Sealing Technologies 审查了密封件磨损情况，以对结果进行一致评估。NREL 将密封面送回 Garlock，对密封面的审查表明测试台存在错位，包括整体错位（整个轴移动）和前后错位（水侧运动比空气侧运动更多）。Garlock 进一步指出，密封件通常可以吸收轻微的错位；因此，注意到的磨损导致测试台中断。因此，Gen5 密封件在断电前仍能运行表明其长期性能良好。根据这些结果，建议通过 NREL 的海洋能源研究测试专业知识和访问 (TEAMER) 计划进行后续测试，以纠正协议和组装问题，以进一步评估该组件的 SI。
评估英国商业化潮汐能的成本
摘要：需要增加可再生能源以实现零净目标并脱碳。利用潮汐涡轮机利用潮汐的可预测能力可以为此做出贡献。潮汐能是目前成本较高的新生技术。但是，已经观察到降低成本，而在获得财政支持的其他可再生能源技术中的部署增加了，并且据推测，潮汐能量会发生类似的事情。通过差异合同（CFD）计划，第一个潮汐流项目已在英国获得市场支持，预计将在2028年委托近100兆瓦。这项工作使用学习率来调查可能需要进行多少投资，以通过研究和创新以及通过补贴的部署以及研究和创新来降低成本。使用一系列知情的“如果？”方案，它显示对关键输入的敏感性。结果表明，所需的支持对学习率最敏感，将其从15％降低到12.5％或10％或10％或超过四倍的投资所需的投资。支持也高度依赖于学习的起始成本，这是2025年的CFD打击价格。在156至220英镑/MWH之间的变化分别导致6.7英镑和22.3亿英镑的总投资。最重要的是，补贴部署以通过学习和资助创新来降低成本以维持高学习率之间需要平衡。