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Enregistrement W2288460956 · doi:10.5539/mas.v10n2p56

Modeling of the Chlorine Content Degradation in a Network of Drinking Water

2016· article· en· W2288460956 sur OpenAlexvenueno aff
Ammadi Abdelaziz, Elbelkacimi Mourad

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlorineDegradation (telecommunications)DisinfectantEnvironmental scienceContaminationWater qualityWater treatmentEnvironmental chemistryChemistryComputer scienceEnvironmental engineeringEcologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<span lang="EN-US">In an urban water supply network, the chlorine is used as a disinfectant. Its absence involves the risk of microbial contamination which can degrade the quality of water. According to the standards of World Health Organization, the residual chlorine content in water shouldn’t be lower than 0.25 mg/l. Chlorine reacts with many compounds and thus undergoes degradation throughout its transit in the conduct of the network. This degradation is the result of several physical factors (age of conduct, matter, flow, speed…) and bacteriological (germs, coliform, biofilm…). In this paper, we use a mathematical model for mapping the degradation of the Chlorine along the water supply network. The concentration of chlorine in each control is also performed. We used an algorithm of Hierarchical Classification taking into account some characteristics (nature of conduct, speed, flow). Results shows that degradation of Chlorine calculated matched well with the measured one. This model allowed us to have a real-time data about the Chlorine content and thus to overcome the problem of the measure of the chlorine due to the non accessibility of the conducts.</span>

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,159 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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