MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1033895598 · doi:10.14796/jwmm.r215-18

Surges Associated with Filling of Stormwater Storage Tunnels

2003· article· en· W1033895598 sur OpenAlexvenueno aff
Steve Wright, José G. Vasconcelos, Karen Ridgway

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterStormwater managementSurgeFlow (mathematics)Environmental scienceStorm surgeHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringGeologyMeteorologySurface runoffMechanicsStormGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surges may form during rapid filling incidents in stonnwater storage tunnels as the tunneltmdergoes a transition between a free surface flow and a surcharged state.The current state of knowledge does not allow specification of conditions that lead to extreme surges, that would provide the basis for design of surge relief systems.A laboratory model was developed to provide insight into the geometrical and flow conditions that will develop large surges.The model was tested at a variety of slopes and for flow conditions that allow for the investigation of the influence of the hydro graph at the inflow points into the tunneL Experimental findings indicate that the largest surges occurred when a hydraulic bore just formed as it approached the surge relief structure.The maxim1m1 surges also occurred when the tunnel slopes downwards from the sm•ge chamber.It was also observed that in conditions where the exhaust of air is impeded from the system, the compression of air may induce motion due to the air pressure acting on the water surface.Current numerical models developed to describe the surge process have not included this effect in their fonnulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Water Management ModelingMême sujetHydraulic flow and structuresTravaux en français237 207