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Enregistrement W2086903128 · doi:10.1051/lhb/2010016

Calcul de la courbe de capacité des pertuis de fond du barrage Matawin avec Flow-3D®

2010· article· fr· W2086903128 sur OpenAlexaffabout
Rémi Robbe, Douglas Sparks

Notice bibliographique

RevueLa Houille Blanche · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsGeologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le cadre de la vérification de la capacité d’évacuation des ouvrages d’Hydro-Québec, une étude de l’écoulement dans les pertuis de fond du barrage Matawin a été menée pour préciser la relation niveau-débit de l’ouvrage. Le barrage Matawin est situé à environ 150 km au nord de Montréal. Il est essentiel pour la production et la sécurité des ouvrages en aval, puisqu’il permet de gérer les crues et de régulariser les apports. Les pertuis de fond ont un profil peu commun, rendant une analyse théorique impossible. Le logiciel Flow-3D a alors été utilisé pour établir la courbe de capacité à ouverture totale et partielle. Son utilisation est pertinente puisque le pertuis est en charge ou non selon l’ouverture de la vanne. La modélisation établie utilise au mieux les données disponibles : bathymétrie amont, numérisation de la géométrie, modélisation des grilles à débris... Après une étude de sensibilité sur le maillage, le modèle numérique a été validé avec deux essais in situ. Les simulations ont montré des résultats très satisfaisants tant au niveau qualitatif (profil de l’écoulement) que quantitatif (débits, pertes de charge). Une quinzaine de simulations a alors été effectuée pour différents niveaux d’eau amont et pour différentes ouvertures de vanne afin de couvrir la gamme d’exploitation du barrage Matawin et de former ainsi la nouvelle courbe de capacité de l’aménagement. Cette étude constitue un exemple encoura-geant d’utilisation du code numérique Flow-3D pour des calculs de capacité d’ouvrage d’évacuation et montre que ce genre d’outils peut remplacer les approches classiques à condition de pouvoir calibrer et valider les résultats.

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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,199 · 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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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