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Enregistrement W1952796943 · doi:10.1139/l09-128

Modelling wastewater effluent mixing and dispersion in a tidal channel

2010· article· en· W1952796943 sur OpenAlexaffvenue
S. Samuel Li, Donald O. Hodgins

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentDilutionSerial dilutionStratification (seeds)WastewaterEnvironmental scienceInletDispersion (optics)SewageHydrology (agriculture)Environmental engineeringGeologyGeotechnical engineeringOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dilution and dispersion behaviour of wastewater effluent discharged from the Lions Gate Wastewater Treatment Plant into Burrard Inlet in British Columbia is investigated. This investigation focuses on the initial dilution zone, where low dilutions or high concentrations of contaminants contained in the effluent potentially pose a water-quality problem. We took the numerical approach and used field measurements of effluent dilutions, ambient stratification, and currents made in the vicinity of the discharge point for model input and verification. Predictions of effluent dilution and trapping compare well with the field results. We successfully determined the zone of exposure, effluent dilutions, trapping depths, and dispersion pathways as a function of discharge flow rate, ambient currents, and ambient stratification. It is shown that effluent trapping and dilutions in the initial dilution zone are governed mainly by the ambient currents, discharge rate, and, to a small extent, ambient stratification.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,146
Écart entre enseignants0,141 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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