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Titre : Assessment of renewable energy resources with remote sensing Type de document : Monographie Auteurs : Fernando Ramos Martins, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 244 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0481-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] climat
[Termes IGN] détection des nuages
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] énergie éolienne
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] énergie renouvelable
[Termes IGN] énergie solaire
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] hydroélectricité
[Termes IGN] image GOES
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] prévision météorologique
[Termes IGN] rayonnement solaire
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (éditeur) The book “Assessment of Renewable Energy Resources with Remote Sensing" focuses on disseminating scientific knowledge and technological developments for the assessment and forecasting of renewable energy resources using remote sensing techniques. The eleven papers inside the book provide an overview of remote sensing applications on hydro, solar, wind and geothermal energy resources and their major goal is to provide state of art knowledge to contribute with the renewable energy resource deployment, especially in regions where energy demand is rapidly expanding. Renewable energy resources have an intrinsic relationship with local environmental features and the regional climate. Even small and fast environment and/or climate changes can cause significant variability in power generation at different time and space scales. Methodologies based on remote sensing are the primary source of information for the development of numerical models that aim to support the planning and operation of an electric system with a substantial contribution of intermittent energy sources. In addition, reliable data and knowledge on renewable energy resource assessment are fundamental to ensure sustainable expansion considering environmental, financial and energetic security. Note de contenu : 1- Enhancement of cloudless skies frequency over a large tropical reservoir in Brazil
2- On the land-sea contrast in the surface solar radiation (SSR) in the Baltic region
3- Real-time automatic cloud detection using a low-cost sky camera
4- Attenuation factor estimation of direct normal irradiance combining sky camera images and mathematical models in an inter-tropical area
5- Multistep-ahead solar radiation forecasting scheme based on the light gradient boosting machine: A case study of Jeju Island
6- Modified search strategies assisted crossover whale optimization algorithm with selection operator for parameter extraction of solar photovoltaic models
7- Industry experience of developing day-ahead photovoltaic plant forecasting system based on machine learning
8- The global wind resource observed by scatterometer
9- Coastal wind measurements using a single scanning LiDAR
10- Characterizing geological heterogeneities for geothermal purposes through combined geophysical prospecting methods
11- A computational workflow for generating a voxel-based design approach based on subtractive shading envelopes and attribute information of point cloud dataNuméro de notice : 28653 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0481-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0481-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99795 Machine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential / Dan Assouline (2019)
Titre : Machine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dan Assouline, Auteur ; Jean-Louis Scartezzini, Directeur de thèse ; Nahid Mohajeri Pour Rayeni, Directeur de thèse Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2019 Importance : 294 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur ès Sciences à l'Ecole Polytechnique Fédérale de LausanneLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] énergie éolienne
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] énergie renouvelable
[Termes IGN] énergie solaire
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] SuisseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) A promising pathway to follow in order to reach sustainable development goals is an increased
reliance on renewable sources of energy. The optimized use of these energy sources, however, requires the assessment of their potential supply, along with the demand loads in locations of interest. In particular, large-scale supply estimation studies are needed in order to evaluate areas of high potential for each type of energy source for a particular region, and allow for the elaboration of efficient global energy strategies. In Switzerland, the “Energy Strategy 2050”, initiated in 2011 by the Swiss Federal Council, sets an example with the ambitious goal of reaching a 50-80% reduction of CO2 emissions by the year 2050, with a clear course of action: phasing-out nuclear power, improving energy efficiency, and greatly increasing the use of renewables. This thesis develops a general data-driven strategy combining Geographic Information Systems and Machine Learning methods to map the large-scale energy potential for three very popular sources of decentralized energy systems: wind energy (using horizontal axis wind turbines), geothermal energy (using very shallow ground source heat pumps) and solar energy (using photovoltaic solar panels over rooftops). For each of the three considered energy sources, an adapted methodology is suggested to assess its large-scale potential, by estimating multiple variables of interest (with a suitable time resolution, e.g. monthly or yearly), using widely available data, and combining these variables into potential values. These latter estimated variables, dictating the potential, include: (i) the monthly wind speed, and rural and urban topographic/obstacle configuration for wind energy, (ii) the ground thermal conductivity, volumetric heat capacity and monthly temperature gradient for geothermal energy, (iii) the monthly solar radiation, available area for PV panels over rooftops, geometrical characteristics of rooftops and monthly shading factors over rooftops for solar energy. The use of Machine Learning algorithms (notably Support Vector Machines and Random Forests) allows, given adequate features and training data (examples for some locations), for the prediction of the latter variables at unknown locations, along with the uncertainty attached to the predictions. In each case, the developed methodology is set-up with an aim to be applied for Switzerland, meaning that it relies on Swiss available energy-related data. Such data, however, including meteorological, topographic, ground/soil-related and building-related data, is becoming progressively available for most countries, making it possible to widely generalize the proposed methodologies.
Results show that Machine Learning is adequate for energy potential estimation, as the multiple required predictions and spatial extrapolations are achieved with reasonable accuracy. In addition, final values are validated with other existing data or studies when possible, and show general agreement. The application of the suggested potential methodologies in Switzerland outline the very significant potential for the considered renewables. In particular, there is a relatively high potential for RooftopMounted solar PV panels, as it is estimated that they could generate a total electricity production of 16.3 TWh per year, which corresponds to 25.3% of the annual electricity demand in 2017.In each case, the developed methodology is set-up with an aim to be applied for Switzerland, meaning that it relies on Swiss available energy-related data. Such data, however, including meteorological, topographic, ground/soil-related and building-related data, is becoming progressively available for most countries, making it possible to widely generalize the proposed methodologies. Results show that Machine Learning is adequate for energy potential estimation, as the multiple required predictions and spatial extrapolations are achieved with reasonable accuracy. In addition, final values are validated with other existing data or studies when possible, and show general agreement. The application of the suggested potential methodologies in Switzerland outline the very significant potential for the considered renewables. In particular, there is a relatively high potential for RooftopMounted solar PV panels, as it is estimated that they could generate a total electricity production of 16.3 TWh per year, which corresponds to 25.3% of the annual electricity demand in 2017.Note de contenu : 1- Introduction
2- Machine Learning
3- Theory and modeling of renewable energy systems
4- Wind energy: a theoretical potential estimation
5- Very shallow geothermal energy: a theoretical potential estimation
6- Solar energy: a technical potential estimation at commune scale
7- Solar energy: an improved potential estimation at pixel scale
8- ConclusionNuméro de notice : 25797 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : EPFLausanne : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://infoscience.epfl.ch/record/264971?ln=fr Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95038
Titre : Suivi géodésique des réservoirs souterrains Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Eric Henrion, Auteur ; Frédéric Masson, Directeur de thèse ; Cécile Doubre, Directeur de thèse Editeur : Strasbourg : Université de Strasbourg Année de publication : 2019 Importance : 326 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour obtenir le grade de Docteur de l'Université de Strasbourg, Spécialité : GéophysiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] déformation de la croute terrestre
[Termes IGN] déformation de surface
[Termes IGN] données géodésiques
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] gaz naturel
[Termes IGN] gestion des risques
[Termes IGN] interféromètrie par radar à antenne synthétique
[Termes IGN] sismicité
[Termes IGN] stockage
[Termes IGN] surveillance géologiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Cette étude porte sur des réservoirs souterrains, utilisés pour du stockage de gaz en cavités salines, et de la géothermie pour la production d’énergie. L’objectif est de développer une méthodologie avec la géodésie spatiale (InSAR et GNSS) pour extraire un maximum d’informations des déformations en surface issues des processus souterrains (variation de pression et de volume). Les zones végétalisées surplombant les réservoirs étudiés subissent une importante décorrélation temporelle, défavorable à une application efficace de l’InSAR. Les résultats montrent qu’il est possible d’extraire des déplacements pluri-millimétriques par la combinaison de ces deux techniques. Ce travail montre également que l’InSAR peut être utilisé comme outil d’alerte via un traitement rapide, compromis entre rapidité et précision. La disponibilité des données Sentinel-1 (gratuites) offre des perspectives de suivi inégalées en matière de résolution spatiale et temporelle, logistique, et économique. Note de contenu : 1- Introduction
2- Contexte
3- Géodésie spatiale
4- Quantification des déplacements de surface
5- Traitement inSAR opérationnel pour la surveillance des déplacements de surface et détection de comportements anormaux
6- ConclusionNuméro de notice : 25740 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géophysique : Strasbourg : 2019 Organisme de stage : Institut de physique du Globe (Strasbourg) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-02534205 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94928 n° 35 - mai 2018 - Chiffres clés des énergies renouvelables, édition 2018 (Bulletin de Datalab) / CGDD Commissariat Général au Développement Durable
Titre : n° 35 - mai 2018 - Chiffres clés des énergies renouvelables, édition 2018 Type de document : Périodique Auteurs : CGDD Commissariat Général au Développement Durable, Auteur Année de publication : 2018 Importance : 82 p. Format : 10 x 15 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Environnement
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] biocarburant
[Termes IGN] biomasse (combustible)
[Termes IGN] énergie éolienne
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] énergie renouvelable
[Termes IGN] énergie solaire
[Termes IGN] Europe (géographie politique)
[Termes IGN] France (administrative)Index. décimale : 50.00 Environnement Note de contenu : 1 - Quel est le poids des énergies renouvelables en France ?
2 - Quelles sont les différentes filières d'énergies renouvelables présentes en France
3 - Quelle est la place de la France en matière d'énergies renouvelables, en Europe et dans le monde ?
AnnexesNuméro de notice : 163-201808 Affiliation des auteurs : non IGN Nature : Numéro de périodique En ligne : http://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/fileadmin/documents/Produi [...] Format de la ressource électronique : URL Bulletin Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=31302 [n° ou bulletin]Monitoring of the bouillante geothermal exploitation (Guadeloupe, French West Indies) and the impact on its immediate environnement / Bernard Sanjuan (2010)
Titre : Monitoring of the bouillante geothermal exploitation (Guadeloupe, French West Indies) and the impact on its immediate environnement Type de document : Article/Communication Auteurs : Bernard Sanjuan, Auteur ; Philippe Jousset, Auteur ; Gwendoline Pajot-Métivier Editeur : International geothermal association Année de publication : 2010 Conférence : World Geothermal Congress 2010 25/04/2010 29/04/2010 Bali Indonésie OA Proceedings Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géophysique interne
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] géothermie
[Termes IGN] Guadeloupe
[Termes IGN] surveillance géologiqueRésumé : (auteur) The Bouillante high enthalpy geothermal field, 250-260°C, is located in the Guadeloupe volcanic Island (French West Indies). Since 2005, the new geothermal power plant has had an installed capacity of 15 MWe gross which represents about 8% of the annual electricity needs in the Island. It is supplied by 3 wells which can produce up to 120 tons/h of steam. No residual water is re-injected. Among the research efforts carried out by the BRGM group and partially funded by ADEME (French Environment and Energy Management Agency), different monitoring methods of the geothermal exploitation have been started, tested and developed in order to optimize and secure electricity production and to control its impact on the immediate environment of the power plant. This is especially important because the power plant is located inside the Bouillante town. These methods are: geochemical monitoring of the fluids collected from the geothermal wells and neighboring thermal springs in order to control the evolution of the fluid geochemistry and the Gas/Steam Ratio, surface soil thermometry monitoring, geophysical monitoring such as broadband seismology, microgravity and SAR interferometry to detect mass transfers or changes in the geothermal reservoir during its exploitation as well as vertical surface ground deformations. This paper presents the main results and conclusions obtained from these different monitoring techniques. On the whole, despite the pressure decrease observed in the geothermal reservoir due to an annual production estimated at about 4.5 millions of tons of fluid, no significant variation of the monitored parameters has been detected from these methods during four quasi-continuous years of geothermal exploitation. Most of these monitoring techniques will be continued and probably developed in the next few years, especially if the produced fluids are re-injected, in order to anticipate and/or quickly take into account problems such as issues related to chemical change of the reservoir fluid or induced microseismicity. Numéro de notice : C2010-070 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication DOI : sans En ligne : http://www.geothermal-energy.org/pdf/IGAstandard/WGC/2010/2407.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102052 Documents numériques
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