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Enregistrement W1970422931 · doi:10.1680/jees.2013.0039

Two-dimensional model for predicting performance of aerated grit chambers

2013· article· en· W1970422931 sur OpenAlexaffvenue
Alex Munoz, Stephanie Young

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensUniversity of ReginaStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffuser (optics)SettlingMechanicsAerationSensitivity (control systems)WastewaterGritVolumetric flow rateFlow (mathematics)Particle (ecology)Environmental scienceMaterials scienceEnvironmental engineeringEngineeringPhysicsWaste managementEcologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-dimensional model was developed in this study. The model predicts the performance of a full-scale aerated grit chamber for grit removal from wastewater. The model numerically integrates Poisson’s equation, which describes the motion of the liquid induced by the rising air bubbles. The model makes use of finite element algorithms available in Mathcad to solve Poisson’s equation. The model was developed for predicting the velocity field in the chamber. The model was used to perform a sensitivity analysis of the design variables that affect the performance of an existing grit chamber at the Moose Jaw Wastewater Treatment Plant. The results of the sensitivity analysis indicate that predictions of velocity field are highly sensitive to energy transfer efficiency, air flowrate, and particle settling velocity but less sensitive to variations of wastewater flowrate, diffuser depth, and grid spacing.

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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,279

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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