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Enregistrement W1900730857 · doi:10.14796/jwmm.c392

Comparing Unsteady Modeling Approaches of Surges Caused by Sudden Air Pocket Compression

2015· article· en· W1900730857 sur OpenAlexaffvenue
Thomas M. Hatcher, Ahmad Malekpour, José G. Vasconcelos, Bryan Karney

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAuburn University
Mots-clésSurgeCompression (physics)MechanicsPipeline (software)Unsteady flowFlow (mathematics)Electrical conduitGeologyEngineeringPhysicsMechanical engineeringThermodynamicsGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The entrapment and compression of air in closed conduits is a relevant problem in pipeline systems that experience unsteady flow regimes.Severe surging resulting from large air compressibility leads to failures, structural damage and other operational issues.Various studies have been performed on the topic, most of which simplified the flow equations by adopting a lumped inertia approach to simulate the unsteady water flow, an implementation of the ideal gas law, momentum equation and air-water continuity equations.The modeling benefits of a discretized approach, such as the method of characteristics (MOC), to simulate the water phase have not been sufficiently investigated.To address this knowledge gap, this paper compares an MOC and a lumped inertia model in adverse pipe slope conditions involving sudden air pocket compression caused by the closure (partial or total) of a downstream knife gate valve.In laboratory experiments air pressures and flow rates were measured during various sudden air compression events, serving to assess the accuracy of each modeling approach.Results of the comparison indicate that the two hydraulic models have comparable accuracy for partial valve closure cases.For total valve closures, the models are comparable for smaller surge events but significantly diverge when maximum H/D values exceed 60 to 80.This feature did not depend on the pipe L/D ratio for the proposed experiments, but the magnitude of error was affected by this ratio, specifically when the air pocket volume was less than unity.Additional experiments are needed to better assess the effects of the pipeline L/D ratio and other geometrical parameters, such as slope, on peak surge predictions.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,129 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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