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Enregistrement W2081840174 · doi:10.2495/sdp-v9-n6-847-860

Emitter clogging in a reclaimed water irrigation scheme with controlled suspended load

2014· article· en· W2081840174 sur OpenAlexvenueno aff
Md Moinul Hosain Oliver, David Pezzaniti, Guna Hewa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloggingReclaimed waterEnvironmental scienceIrrigationLand reclamationWater resource managementEnvironmental engineeringWastewaterGeographyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emitter clogging in drip irrigation system is a very common problem when used with reclaimed water. The suspended solids from treated water are the major elements of clogging mechanism. Coupled with bacterial biofi lms, these particulates can reduce the fl ow of emitters by creating barriers in the fl ow path. This experimental study reports the performance of three types of pressure compensated emitters in a drip irrigation system. Reclaimed water with a sediment load of 10 mg/l was supplied in the system throughout the experiment. Four ranges of particle sizes (0-45, 45-90, 90-150, and 150-300 m) were used during 770 h of intermittent irrigation. Low fl ow emitters (<2 l/h) were found to be clogged quicker than those with higher fl ow rates. Though fl ushing of the system did not help in discharge recovery of the partially clogged emitters, it helped regain the lateral fl ow. The interior geometry of biofi lms was found to be built only by the smaller particles. Larger particles (>50 m) only appeared around the perimeters of matured biofi lms making the surface topography very coarse and undulating.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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