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Enregistrement W1985966822 · doi:10.14796/jwmm.c384

Dry Weather Channel Impacts on Wet Weather Combined Sewer Overflow Pollution Rates

2014· article· en· W1985966822 sur OpenAlexvenueno aff
Bryant E. McDonnell, Richard W. Hayslett, Nathanial J. Tetrick

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombined sewerSettlingEnvironmental scienceChannel (broadcasting)PollutionEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)Sanitary sewerWater resource managementMeteorologyStormwaterSurface runoffEngineeringGeotechnical engineeringGeographyTelecommunicationsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Settling solids upstream of a combined sewer overflow (CSO) have led to an undesirable odour issue in warm temperatures and elevated environmental pollutant loading during the first flush period of wet weather events.Several strategies exist to ameliorate the solids discharged during the first flush period of an overflow event, with one strategy being the use of a dry weather channel (DWC).A DWC is a collection system design feature that can be used to limit and reduce solids deposition within the collection system, by maintaining higher forward flow velocities during low flow while reducing the settleable surface area within the collection system for solids accumulation.This paper describes how we employed a first order solids transport model from Willems (2009) to represent the settling and washoff rates within the collection system in conjunction with the P8 urban catchment model from Walker (1990) to model the influent mass rate from overland flow.The model was subsequently refined to incorporate the concept of uniform settling on the wetted surfaces within the collection system.When comparing the existing system to the proposed system, modeling results at the CSO outflow point suggest that a DWC could reduce the solids discharged from the CSO by approximately 25% annually.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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