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World File Search System潮汐能
潮汐分布与潮汐能的利用
几百年来，潮汐海岸的潮汐能一直被用来驱动小型潮汐磨坊。直到上个世纪，利用潮汐能发电才被证明非常成功，当时法国拉朗斯于 1967 年建造了潮汐发电厂。该发电厂使用大型屏障来产生驱动涡轮机所需的海平面水头。由于成本过高以及对环境影响的担忧，此类发电厂的建设进展非常缓慢。小型、高效且廉价的水下涡轮机的建造发展为利用当地潮汐流将电力输送到偏远地区提供了小规模运营的可能性。由于这种电力的产生与当地水体的潮汐能有关，因此了解特定地点的能量平衡（即通过开放边界流入的能量以及在当地域内产生和耗散的能量）非常重要。问题是如何利用潮汐能，同时将当前潮汐状态的可能变化保持在最低限度。在一些地方，建造拦河坝的旧方法可能仍然非常有用。分析了在小海湾建造的潮汐发电厂的基本原理，以了解潮汐发电厂评估的主要参数，即发电量。新方法是将涡轮机（类似于风车的设备）放置在潮汐流的路径上。从理论上讲，这种涡轮机可用于发电的电量与水的密度和速度成正比
潮汐能的数学建模与仿真
目前，人们对全球气候变化深感忧虑，同时，世界各地的人们也开始意识到减少温室气体排放的必要性。这引起了人们对潮汐能等替代能源发电的关注。潮汐能是一种可持续能源，它是由月球和太阳对地球的引力与地球和月球相互旋转产生的离心力相互作用，导致海洋包层周期性变化而产生的 [1]。由于它们各自的质量和与地球的距离，产生的潮汐力大小约为太阳的 32% 和月球的 68%。这表明月球对地球施加的引力大于太阳的引力。由于地球和月球之间的距离较小，月球对地球的引力大约是太阳的 2.125 倍 [2]。由于引力的作用，地球靠近月球的一侧产生的水量较大。同时，由于地月系统自转产生的离心力，又产生了一个水凸起，但这里的水凸起是在地球离月球最远的一侧产生的。现在由于地球周围的两种力而产生了一个合成凸起，如图 1 和图 2 所示。
5 (潮汐和太阳能系统)
潮汐能：潮汐能捕获潮汐运动产生的水体能量，并利用它来产生可再生电力。在河流的河口建造水坝或拦河坝或水下涡轮机。河流将潮汐汇入狭窄的水道，湍急的水流推动涡轮机转动。潮汐是由太阳和月亮的引力以及地球自转产生的多种力量共同引起的。水体或其运动中自然存在的能量可用于发电。这大致可以通过以下方式实现：1.潮汐能：利用低潮和高潮之间的“水头”（高度差）来形成类似于传统水电项目的瀑布。这利用了水体的势能。2.波浪能：利用波浪的动能（动态）来旋转水下动力涡轮机并在其上发电。这可以大致描述为水下风电场。3.热能：利用海洋的热能发电。这类似于地热发电，将地球表面的热量转化为电能。潮汐能方法的工作原理大致如下。当潮水涌上岸时，它会被拦在拦河坝后面的水库中。当潮水退去时，这些收集的水就会被释放出来，然后像常规水电项目一样被使用。为了使潮汐能方法有效发挥作用，潮差（高潮和低潮的高度差）至少应为 4 米（约 13 英尺）。潮汐能项目对场地的要求非常严格。盆地的地形质量也需要有利于发电厂的土木工程。潮汐能是一种清洁的机制，不涉及使用化石燃料。然而，环境问题主要与海岸的淤泥形成较多有关（由于阻止潮汐到达海岸并冲走淤泥）以及对潮汐盆地附近海洋生物的干扰。波浪能项目对生态的影响小于潮汐波浪能项目。在可靠性方面，人们认为潮汐能项目比利用太阳能或风能的项目更可预测，因为潮汐的发生是完全可以预测的。潮汐能的应用：中世纪时，人们使用小型潮汐磨坊来磨玉米。建造的拦河坝可作为更轻松地穿越河口的手段。潮汐能的主要应用是作为一种额外的手段来产生可再生、可持续的能源，而不会对环境产生负面影响。潮汐能的优点：1. 维护成本很低。2. 没有浪费或污染。3. 非常可靠。4. 我们可以预测潮汐何时涨落。5. 拦河坝有助于减少非常高的潮汐浪潮或风暴对陆地的破坏。缺点：1.它彻底改变了海岸线，河口被淹没，鸟类或动物栖息的任何泥滩或栖息地都被破坏。
亚惯性表面潮汐到内部潮汐的能量转换率
摘要：亚惯性、地形捕获的全日内潮汐是亚北极海洋湍流混合的重要能量来源。然而，它们的产生可能无法通过传统的正压到斜压转换来估计，因为它们的垂直结构有时是正压的，而超惯性内潮汐则总是斜压的。本文给出了一个新的能量图，其中正压模式分解为表面和地形模式，后者与斜压模式一起归类为内部模式的一部分。然后推导出新定义的地形模式的能量方程，从而为从亚惯性表面潮汐到地形捕获内潮汐的能量转换率提供了适当的公式。一系列数值试验证实，该公式能成功预测各种情况下的能量转换率，斜压和地形模态的相对贡献随底部地形和地层而显著变化。此外，对于亚惯性潮汐，这种从表面到内部的转换给出的估计值明显大于从正压到斜压的转换。将该公式应用于千岛海峡（亚惯性全日潮汐混合最强的区域）的实际数值模拟结果表明，表面模态转换为具有可比量级的斜压和地形模态，造成该地区大部分能量耗散。这些结果表明需要使用我们的新公式重新估计亚惯性内潮产生率的全球分布，并阐明其耗散机制。
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]。
潮汐湿地指南
本文件的目的是修改现有的湿地指南，以提供“保护和保护湿地的最低标准”，并按照第28.2-1301113131131313.2-1301的规定，“确保保护海岸线和敏感沿海栖息地免受海平面上升和沿海危害的保护”。最低限度的标准免受海平面上升和沿海危害的要求，必须使用允许的活动来生存海平面上升的影响，使用模型或预测，该模型或预测纳入或利用2017年国家海洋学和大气管理局（NOAA）中高的场景投影曲线，或者基于未来的最佳科学界和选择的沿海科学策划。根据《弗吉尼亚州法典》第28.2-104.1条的2020年修正案，弗吉尼亚海洋资源委员会（VMRC）“应仅允许使用“最佳科学”的生活海岸线方法来实现Shoreline Management的方法。如果最佳可用科学表明，生活的海岸线方法不合适，委员会应要求申请人尽可能将生活海岸线方法的要素纳入允许的项目。” This document will aid citizens and local decision makers in making on-site jurisdictional determinations, explain the risks and benefits provided by various shoreline treatments, establish performance criteria for permitted shoreline activities including wetland mitigation, ensure wetlands protection from sea level rise and coastal hazards, identify criteria relating to living shorelines, and identify preferred shoreline management options in the event the best available science shows that a living shoreline approach is not suitable.
潮汐规则 - 伦敦港务局
信息分发 . ... . 40 划船资格与限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .......49