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Enregistrement W2313837706 · doi:10.14796/jwmm.r208-19

Loss in Carrying Capacity of Water Mains due to Encrustation and Biofouling, and Application to Walkerton, Ontario

2002· article· en· W2313837706 sur OpenAlexafffundvenueabout
Arif Shahzad, William James

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésBiofoulingMains electricityEnvironmental scienceCarrying capacityEnvironmental engineeringChemistryEngineeringElectrical engineeringMembraneEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Encrustation and biofoulin.gcauses loss in carrying capacity of water mains and impacts water quality.Encrustation is a build-up of a slimy orange.browndeposit due to precipitation of calcium, iron and magnesium carbonates.Biofouling is the undesirable accumulation of a microbiological deposits in a biofilm layer.Biofilm accumulation is the result of physical, chemical, and biological processes, which play a major part in the microbial characterization of drinking water quality in distnoution networks.In this work, the decrease in pipe diameter and increased pipe roughness are computed as a function of service age of water mains.The method is then applied to the water distribution network in Walkerton, Ontario and the effects of encrustation and biofilm build-up with age and their effects on the hydraulics are investigated.Hydraulic analysis was performed by simulating the flow through the water supply network, assumed to be 100 years old, using EP ANET2.The results indicate that changes in the hydraulic parameters of a network can cause:1. a change in a flow pattern from reservoirs, 2. water to take a longer time to reach the far end of network, and 3. increased energy cost.It is also concluded that the available empirical model to compute pipe roughness and decrease in pipe diameter after a certain service time cannot be standardized, because of its dependence on the local and transient quality of water from various supply sources.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,185

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2002
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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