Data Analytics for Monitoring of Marine Life in the Tidal Power Generation Environment

潮汐发电环境中海洋生物监测的数据分析

基本信息

  • 批准号:
    491568-2015
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.82万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Engage Grants Program
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2015-01-01 至 2016-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

One significant challenge for the tidal turbine industry is ensuring that their devices do not cause harm to the environment. Black Rock Tidal Power (BRTP) has a mandate to demonstrate that their turbine design is not causing harm within the region of the turbine planned for the FORCE testing site in the Bay of Fundy. Other researchers collaborating with BRTP are developing methods to sense marine life activity in the high-flow regions that will be used by tidal turbines. Sensing includes Passive Acoustic Monitoring (PAM) and detection/tracking of acoustic tags implanted in marine life. Dalhousie's Institute for Big Data Analytics. will work with BRTP on developing data analytics that will supply an answer to the company problem. The project will consist of two main parts, (1) the Data Acquisition and Integration part, and (2) the Data Analysis part. In Data Acquisition, we will first determine what non-acoustic, environment-relevant data is the most useful for environmental impact assessment. In the Data Analytics part, we will develop the models expressing the relationship between the anthropogenic noise levels and the quantitative measures of presence of marine species for which data is available. This project will develop a key component of the required process for proper environmental assessment, which will be used immediately for the FORCE project and other related projects. The new capability will enable the larger tidal turbine development project to proceed and can also be used as leverage to encourage collaboration with other tidal energy developers and to ease approval for new projects.
潮汐涡轮机行业面临的一项重大挑战是确保其设备不会对潮汐涡轮机造成伤害 环境。 Black Rock Tidal Power (BRTP) 的任务是证明他们的涡轮机设计不 在芬迪湾 FORCE 测试场计划使用的涡轮机区域内造成损害。其他 研究人员与 BRTP 合作正在开发感知高流量海洋生物活动的方法 潮汐涡轮机将使用的区域。传感包括无源声学监测 (PAM) 和 检测/跟踪植入海洋生物中的声学标签。达尔豪斯大数据分析研究所。将要 与 BRTP 合作开发数据分析,为公司问题提供答案。项目 将由两个主要部分组成,(1)数据采集和集成部分,以及(2)数据分析部分。在 数据采集​​,我们首先确定哪些非声学、环境相关数据最有用 环境影响评价。在数据分析部分,我们将开发表达以下内容的模型: 人为噪声水平与海洋存在的定量测量之间的关系 有可用数据的物种。该项目将开发所需流程的关键组成部分 适当的环境评估,将立即用于 FORCE 项目和其他相关项目 项目。新能力将使更大的潮汐涡轮机开发项目能够继续进行,也可以 用作鼓励与其他潮汐能开发商合作并简化新项目审批的杠杆 项目。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Matwin, Stan其他文献

deepBioWSD: effective deep neural word sense disambiguation of biomedical text data
Unsupervised named-entity recognition: Generating gazetteers and resolving ambiguity
Learning and evaluation in the presence of class hierarchies: Application to text categorization
A new algorithm for reducing the workload of experts in performing systematic reviews
A novel machine learning approach to analyzing geospatial vessel patterns using AIS data
  • DOI:
    10.1080/15481603.2022.2118437
  • 发表时间:
    2022-12-31
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Ferreira, Martha Dais;Campbell, Jessica N. A.;Matwin, Stan
  • 通讯作者:
    Matwin, Stan

Matwin, Stan的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Matwin, Stan', 18)}}的其他基金

Interpretability for Machine Learning
机器学习的可解释性
  • 批准号:
    CRC-2019-00383
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
Causality in Machine Learning
机器学习中的因果关系
  • 批准号:
    RGPIN-2022-03667
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Automated Monitoring of the Naval Information Space (AMNIS)
海军信息空间 (AMNIS) 自动监控
  • 批准号:
    550722-2020
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Research Challenges in Privacy-Aware Mobility Data Analysis and in Text Mining with Enriched Data
隐私意识移动数据分析和丰富数据文本挖掘的研究挑战
  • 批准号:
    RGPIN-2016-03913
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Interpretability For Machine Learning
机器学习的可解释性
  • 批准号:
    CRC-2019-00383
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
Interpretability for Machine Learning
机器学习的可解释性
  • 批准号:
    CRC-2019-00383
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
Research Challenges in Privacy-Aware Mobility Data Analysis and in Text Mining with Enriched Data
隐私意识移动数据分析和丰富数据文本挖掘的研究挑战
  • 批准号:
    RGPIN-2016-03913
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Automated Monitoring of the Naval Information Space (AMNIS)
海军信息空间 (AMNIS) 自动监控
  • 批准号:
    550722-2020
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Visual Text Analytics
视觉文本分析
  • 批准号:
    1000228345-2012
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
Research Challenges in Privacy-Aware Mobility Data Analysis and in Text Mining with Enriched Data
隐私意识移动数据分析和丰富数据文本挖掘的研究挑战
  • 批准号:
    RGPIN-2016-03913
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual

相似海外基金

Constructing a software platform by harnessing emerging data science tools for improved analytics and monitoring of female genital schistosomiasis and
利用新兴数据科学工具构建软件平台,以改进对女性生殖器血吸虫病和艾滋病的分析和监测
  • 批准号:
    2881870
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Studentship
Machine tool monitoring using data analytics and physics-based models
使用数据分析和基于物理的模型进行机床监控
  • 批准号:
    523509-2018
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
Aerial Data Analytics for Agriculture and Urban Infrastructure Monitoring
用于农业和城市基础设施监测的航空数据分析
  • 批准号:
    563193-2021
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
Intelligent monitoring and data analytics for construction safety and productivity improvement
智能监控和数据分析,提高施工安全和生产力
  • 批准号:
    561120-2020
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Automated in-hive monitoring and advanced data analytics to detect honey bee diseases
自动蜂巢内监控和先进的数据分析来检测蜜蜂疾病
  • 批准号:
    BB/V017675/1
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Research Grant
Data Analytics and Learning Based Industrial Diagnostics and Monitoring Systems
基于数据分析和学习的工业诊断和监控系统
  • 批准号:
    543899-2019
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
Machine tool monitoring using data analytics and physics-based models
使用数据分析和基于物理的模型进行机床监控
  • 批准号:
    523509-2018
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
Clinical study of an inhalation training and feedback device, user app, clinician portal and cloud based data analytics tool for self management and remote monitoring of respiratory conditions
吸入训练和反馈设备、用户应用程序、临床医生门户和基于云的数据分析工具的临床研究,用于自我管理和远程监测呼吸状况
  • 批准号:
    10005979
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Responsive Strategy and Planning
Machine tool monitoring using data analytics and physics-based models
使用数据分析和基于物理的模型进行机床监控
  • 批准号:
    523509-2018
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
RAPID: Collaborative Research: Data Analytics for Mechano-acoustic and Physiological Monitoring of COVID19 Symptoms
RAPID:协作研究:新冠肺炎症状的机械声学和生理监测数据分析
  • 批准号:
    2031495
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.82万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了