Comparing Rainfall Dependent Inflow and Infiltration Simulation Methods
Notice bibliographique
Résumé
Rainfall dependent inflow and infiltration (RDII) is a significant, though undesirable, component of the m•ban wet-weather water budget in many sanitary sewer systems.Costs and environmental damage attributable to RDII are significant.Costs may be accrued tlu•ough increased treatment and conveyance cost-:, increased maintenance costs, and sanitary sewer overflows (SSOs ).To reduce these coste; and mitigate environmental damage, engineered solutions require estimations of the long-term characteristics of the RDII response to wet weather.This in turn requires estimation of the performance of the existing collection and treatment system, as well as the expected perfonnance of various possible solutions.Due to the complex number of available pathways that RDII may enter a sanitary sewer, RDII is one of the most difficult components ofthe urban wetweather water budget to estimate.RDII observations typically indicate response times that may range from several minutes to several days or weeks.This is confounded by regional and/or seasonal groundwater trends that influence RDII response.Various tools have been applied to estimating this special hydrologic response, including the rational method and several unithydrograph methods.This chapter provides an overview of available RDII estimation methods and highlights results from arelativelynewphysically based conceptual method first introduced by Kadota and Djebbar ( 1998).Kadota and Djebbar (1998) reported on modifications to the USEPA SWMM RUNOFF model that include the response of a conceptual non-linear reservoir to changes in groundwater elevations resulting from permeable-area infiltration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».