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Enregistrement W2313981702 · doi:10.1061/40792(173)158

Application of Real Time Control for CSO and SSO Abatement: Lessons Learned from 6 Years of Operation in Quebec City

2005· article· en· W2313981702 sur OpenAlexaboutno aff
Hubert Colas, Luc Robitaille, Alain Charron, Christiane Marcoux, M. Laverdière, Diane Lessard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)Control (management)Combined sewerImplementationReal-time Control SystemAdaptabilityControl areaControl systemComputer scienceEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1999, the City of Quebec commissioned a global optimal real-time control system (GO RTC) with rainfall and flow predictive capabilities for its westerly district wastewater system. This GO RTC system served mainly to reduce separate and combined sewer overflows in the St. Lawrence River and in the St. Charles river. The project involved the implementation of five flow regulation sites in order to take full advantage of excess conveyance, treatment, and in-line storage capacity whenever available. This first phase of the project was a world premiere for this level of real-time control. Now, other communities have taken Quebec City's lead and have implemented such real-time control systems, such as Montreal and Louisville, KY. The design and operation of real-time control in Quebec City drew upon six years of operational experience in order to, among others: 1) Meet and exceed the expected performance defined in the RTC studies; 2) Evaluate the behavior and performance of real-time control under various weather and system degradations; 3) Analyze and assess critical elements in the integrated chain of control from the field to the central station; 4) Refine the design of real-time control systems to ensure safety, reliability, adaptability and flexibility; 5) Enhance the central decision support system, the Csoft software; 6) Better integrate operational needs through RTC system implementations; and Modify RTC measurement and control techniques for better results in various hydraulic conditions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,981

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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