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Enregistrement W2087313427 · doi:10.1139/s08-050

Hydraulic optimization of a combined sewer overflow (CSO) storage facility using numerical and physical modelingA paper submitted to the Journal of Environmental Engineering and Science.

2009· article· en· W2087313427 sur OpenAlexafffundvenue
Cheng He, Jiří Maršálek

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaNational Water Research Institute
Mots-clésCombined sewerComputational fluid dynamicsSettlingRange (aeronautics)StormwaterComputer scienceEngineeringEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A commercially available 3-D computational fluid dynamics (CFD) model (STAR-CD) was used to investigate capacity upgrading options for a combined sewer overflow (CSO) facility of inadequate capacity. The numerical model was verified against the data collected in two physical models. The need for verifying the CFD model was given by the complexity of the CSO facility, which comprises several interconnected tanks. The verified numerical model was then applied to analyze hydraulic conditions in the whole facility for major structural modifications with the aim of reducing or eliminating untreated overflows from the facility. Many scenarios were proposed and tested in the study and the two most promising structural modifications, scenarios 1 and 2, are presented in the paper. Both appeared to meet the design condition of increasing the facility capacity to 60 m3/s, but better performing scenario 1 would be significantly more costly to implement than scenario 2. Even though the study focused on a particular CSO facility, hydraulic conditions in the studied facility represent general flow conditions in typical CSO or stormwater settling facilities and, therefore, the numerical modeling methods used are applicable to solving a wide range of hydraulic problems encountered at similar facilities.

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)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,171
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 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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