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Enregistrement W2095235739 · doi:10.1139/s06-011

Proposed water management and control device for water losses problem in Jordan

2006· article· en· W2095235739 sur OpenAlexvenueno aff
Nabil Beithou

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Automation and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater storageWater scarcityEconomic shortageEnvironmental scienceControl (management)Water supplyWater resourcesStorage tankWater tanksWater pumpingWater conservationWater levelComputer scienceEnvironmental engineeringWater resource managementEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jordan is considered to be one of the most water-scarce countries in the world, where the water shortage problem has become of a permanent nature. All efforts are focused on managing water usage, saving existing water, and creating new water resources. In this paper, a water management and control device (WMCD) is proposed to solve the problem of floating storage tanks in areas which are not suited for the indirect water supply systems. The WMCD aims to manage the existing water in the storage tanks and automatically control the storage tanks filling operation with minimum energy and no water losses. The water management and control device consists of valves, sensors, and controllers; it uses a programmable logic control (PLC) to control the overall filling operation and to monitor the water level in the storage tanks. It satisfies its purpose by giving consumers the chance to manage their available water resources as they observe the level of water in their storage tanks continuously, and it controls the filling operation by means of water and pressure sensors, thus saving water and energy. Key words: water management, water control, storage tanks, control devices, Jordan, water losses.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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