Justificación Disminuir las emisiones de carbón al incrementar el uso de energías alternas Las energías marinas pueden contribuir a alcanzar la meta mundial de producción de energía limpia Existen trabajos que estiman un alto potencial en zonas del mar territorial mexicano

Energía Marina Métodos de generación Oleaje Gradientes térmicos Gradientes de salinidad Corrientes (marea o marinas) Rango de marea Triboelectricidad

Ventajas y desventajas Predictibilidad Poca o nula contaminación visual Fuente de cero emisiones Generación de nuevas fuentes de trabajo Desventajas Costoso No muy bien desarrollada Obstrucción a la navegación Impactos ambientales variados

Tecnologías Energía potencial: Presas de marea Energía cinética: Flujo libre (FL) Flujo obstruido (FO) Energía potencial: Presas de marea Energía cinética: Corrientes de marea Corrientes marinas Mixta (P+K): “Dynamic tidal power”

Caso Mexicano En nuestro conocimiento, a la fecha no existen desarrollos de energías marinas en México (a nivel industrial o de investigación) Nivel muy bajo de desarrollo tecnológico (mayoritariamente investigación) Estudios del potencial de generación son escasos No existe un atlas de energía de marea para el caso del mar territorial mexicano

Flujo de trabajo Trabajo doctoral Etapa 1 Modelación del Golfo en malla gruesa 2D Análisis de sensibilidad (variación del tamaño de malla) Identificación de sitios de interés Etapa 2 Obtención de datos para modelos anidados (mayor resolución) Análisis de sensibilidad en las zonas de interés Anidación de modelos en zonas de interés Propuesta y cálculo de un nuevo índice Etapa 3 Calcular modelos en multicapa (3D) y anidados (2D) Validación rigurosa de los modelos Calcular nuevamente el índice Incluir las turbinas en modelo anidado Estudio de impacto hidroambiental en las zonas de interés por presencia de la granja

Flujo de trabajo UGM Parte 1 Modelación del Golfo en malla gruesa 2D Análisis de sensibilidad a cambios en tamaño de malla Dos modelos de 3km con distinta resolución en una zona de interés Parte 2 Descripción de la derivación de una batimetría derivada de imágenes de satélite Análisis de sensibilidad en las zonas de interés Zona de interés 1: Canal del Infiernillo Parte 3 Presentar el trabajo en curso de : Propuesta de un nuevo índice para definir zonas de gran viabilidad para la instalación de granjas marinas

Análisis de sensibilidad Parte 1 Análisis de sensibilidad Golfo de California Misma fuente batimétrica: GEBCO 2014 Aproximadamente 3km de resolución Utilizaron las mismas condiciones de frontera abierta en ambos modelos Mallas rectangulares 2D 3km x 3km 3km x 3km refinado a 1km en el Canal del Infiernillo

Mallas GdC 3km x 3km 3km x 3km refinado 1km En el canal del infiernillo

Densidad de potencia Para poder saber con mayor precisión la densidad de potencia, es necesario calcular una “línea base” (densidad de potencia sin la presencia de turbinas) Para turbinas de marea (tanto de eje horizontal o vertical), la ecuación derivada del disco actuador (ADT) puede ser aplicada

Densidad de potencia Normal Refinada en canal

Análisis de sensibilidad Parte 2 Análisis de sensibilidad Caso particular del canal: Malla curvilínea 2D, ajustada al contorno del canal Aproximadamente 200 m de resolución Utilizaron las mismas condiciones de frontera abierta en todos los modelos Se varió únicamente la batimetría GEBCO 2014 GEBCO 2008 Lancín 1985 Mezcla SDB (LANDSAT) y Lancín 1985

SDB Adquisición de imágenes LANDSAT-8 Procedimiento: Adquisición de imágenes LANDSAT-8 Corrección atmosférica de la banda azul (banda 2) , verde (banda 3) , NIR (banda 5) Se aplicó un filtro pasa bajas para quitar cambios abruptos y ruido Separación de la tierra-mar usando el índice MNDWI Se aplicó el modelo de Strumpf Los puntos de muestra se tomaron de Lancín Se aplicó una regresión lineal a los datos

Batimetría (m) GEBCO14 GEBCO08

Magnitud de la velocidad (m/s) GEBCO14 GEBCO08

Densidad de potencia (kW/m2) GEBCO14 GEBCO08

Batimetría (m) LANCÍN 85 LANDSAT-LANCIN

Magnitud de la velocidad (m/s) LANCÍN 85 LANDSAT-LANCIN

Densidad de potencia (kW/m2) LANCÍN 85 LANDSAT-LANCIN

Metodología nuevo índice Parte 3 Definir qué variables se incluirán en el índice Obtener datos de dichas variables Una vez identificadas, definir de qué forma se interrelacionarán, ya sea utilizando, modificando o definiendo una nueva ecuación En el trabajo en curso estamos modificando y adaptando el índice propuesto por Iglesias y colaboradores, TSE “Tidal Stream Explotability” (Iglesias e.t. a.l.), a nuestras escalas de interés y nuevas variables

Variables identificadas Distancia a la costa Distancia a puertos Densidad de potencia Profundidad (batimetría) Variabilidad de la profundidad (pendiente) Desastres naturales Entre otras

𝑀𝑇𝑆𝐸= 𝜉 𝜅 𝑃,𝐷𝐶,𝐷𝑃,... 2 𝑉 0 3 ℎ 0 𝑉 𝑓 3 + 𝑉 𝑒 3 ℎ Índice TSE 𝑇𝑆𝐸= 𝜉 2 𝑉 0 3 ℎ 0 𝑉 𝑓 3 + 𝑉 𝑒 3 ℎ ℎ ℎ 0 = Profundidad = Profundidad característica 𝑉 0 𝑉 𝑓 = Velocidad característica = Velocidad flujo 𝜉 𝑉 𝑒 = Restricción por profundidad = Velocidad reflujo 𝑀𝑇𝑆𝐸= 𝜉 𝜅 𝑃,𝐷𝐶,𝐷𝑃,... 2 𝑉 0 3 ℎ 0 𝑉 𝑓 3 + 𝑉 𝑒 3 ℎ 𝜅 𝑃,𝐷𝐶,𝐷𝑃,... = Función de restricción con variables extras MTSE = Modified Tidal Stream Explotability Index

Algunos de los datos Distancia a puertos Batimetría Pendiente

Distancia a la costa Huracanes CAT1 Distancia a red eléctrica

Conclusiones El análisis de sensibilidad muestra que los cálculos de la densidad de potencia son sensibles a : Las mallas y a las condiciones de frontera (particularmente la batimetría). Datos de muy buena resolución son necesario para casos costeros El índice podría variar en función de la escala de interés y los datos disponibles a esa escala Puede ser un buen indicador para seleccionar zonas de mayor viabilidad en la instalación de un parque mareomotriz (no necesariamente son zonas con mayor potencial disponible)

Preguntas

Bibliografía Pacheco, A., et al. "Retrieval of nearshore bathymetry from Landsat 8 images: A tool for coastal monitoring in shallow waters." Remote Sensing of Environment 159 (2015): 102-116. Jagalingam, P., B. J. Akshaya, and Arkal Vittal Hegde. "Bathymetry Mapping Using Landsat 8 Satellite Imagery." Procedia Engineering 116 (2015): 560-566. Culley, D. M., et al. "Integration of cost modelling within the micro-siting design optimisation of tidal turbine arrays." Renewable Energy 85 (2016): 215-227. Rao, Shivanesh, et al. "Determining tidal turbine farm efficiency in the Western Passage using the disc actuator theory." Ocean Dynamics 66.1 (2016): 41-57. Iglesias, G., Sánchez, M., Carballo, R., & Fernández, H. (2012). The TSE index–a new tool for selecting tidal stream sites in depth-limited regions. Renewable energy, 48, 350-357.