Catalogus

Zoeken

Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.

Boekenmand

Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).

RSS

Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.

log in

Publicaties | Kaarten

nieuwe zoekopdracht

[ meld een fout in dit record ]

mandje (0): toevoegen | toon

---

A scalable wave resource assessment methodology: application to U.S. waters Kilcher, L.; García Medina, G.; Yang, Z. (2023). A scalable wave resource assessment methodology: application to U.S. waters. Renew. Energy 217: 119094. https://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2023.119094 In: Renewable Energy. Elsevier: Oxford. ISSN 0960-1481; e-ISSN 1879-0682

---

Beschikbaar in	Auteurs
VLIZ: Non-open access 391919 [ aanvragen ]

---

Trefwoord

Marien/Kust

---

Auteurs		Top
Kilcher, L. García Medina, G. Yang, Z.

---

Abstract

Waves deliver large quantities of energy to populated coastlines around the world, and wave energy technology research and development has accelerated over the last two decades. Throughout this time national and regional resource assessments have utilized disparate methodologies, which can cause confusion and skepticism. In this work, we describe a theoretical wave resource assessment methodology that addresses many of the major areas of inconsistency and debate. Applying this revised methodology to U.S. waters, we find the theoretical U.S. wave energy resource to be 3300 TWh/yr, with region totals of 2000 TWh/yr in Alaska, 510 TWh/yr along the U.S. west coast, 380 TWh/yr in Hawaii, 290 TWh/yr along the east coast, 69 TWh/yr in the Gulf of Mexico, and 17 TWh/yr in Puerto Rico and the U.S. Virgin Islands. We also find significant uncertainty in these estimates associated with the underlying model dataset, which emphasizes the importance of thorough model validation and calibration as well as quantifying uncertainty.

---

Alle informatie in het Integrated Marine Information System (IMIS) valt onder het VLIZ Privacy beleid

Top | Auteurs