MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2060561563 · doi:10.1680/wama.12.00028

Reduction of pier scour using bed suction and jet injection

2013· article· en· W2060561563 sur OpenAlexaff
Somayeh Soltani-Gerdefaramarzi, Hossein Afzalimehr, Yee‐Meng Chiew, Jacques Gallichand

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Water Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlumePierSuctionGeotechnical engineeringJet (fluid)GeologyVolume (thermodynamics)TurbulenceSediment transportSedimentLeveeFlow (mathematics)MechanicsGeomorphologyEngineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of a combined system of jet injection through the pier and bed suction on the reduction of local scour around a circular pier was investigated in a laboratory flume. Experiments were conducted for two water depths (10·5 and 28 cm) under 1-jet and 3-jet injection and different angles between the jets, with bed suction rate Q s /Q 0 = 2%, in turbulent flow and clear-water scouring conditions. The results show that the bed suction modifies the effect of jet scouring and reduces the local scour and sediment transport at the pier (36% for scour depth, 25 and 42% for the area and volume of scour hole). The maximum reduction of the scour depth was about 50% (about 20, 39 and 39% for the area, volume and the upstream slope of the scour hole respectively) in the best configurations for a combined countermeasure.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,266

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 savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Water ManagementMême sujetHydrology and Sediment Transport ProcessesTravaux en français237 207