Using SWMM 5 to Develop Wet Weather Operating Strategies in a Large Sewer System
Notice bibliographique
Résumé
The City of Columbus wastewater collection system includes separate sanitary and combined sewers, with interceptor sewers directing flow to two large wastewater treatment plants (WWTPs) through complex flow control structures.The potential benefits of modified system operation during wet weather, including potentially real time control (RTC), has been identified and is being investigated as a means to optimize performance of the collection and treatment facilities.Modeling of system performance helps engineers understand system constraints and simulate RTC operating strategies.SWMM 5 is being used to perform these modeling assessments for the Columbus sewer system.The City of Columbus is currently updating its system wide sewer model using PCSWMM with the U.S. Environmental Protection Agency's Storm Water Management Model version 5 (USEPA SWMM 5) as the computational engine.SWMM 5 provides a number of advantages for modeling the operating strategies versus previous models of the Columbus system that used SWMM 4.4.In particular, the ability to write control rules directly in SWMM 5 offers a significant advantage for modeling complex hydraulic structures and RTC strategies.One purpose of this study is to test the capability of SWMM 5 to simulate a large scale system with complex control rules and its potential to inform design of the real time control system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».