Sewer System Performance Analysis Based on Monitoring and Modeling Technology in Plain Areas of the South of China
Notice bibliographique
Résumé
Surcharge and even sewer system overflow (SSO) have been considered as the major issues threatening the discharge security in plain areas of the south of China. To determine the hydraulic performance and defects within the test drainage area, an integrated application platform was developed, which incorporates on-line flow monitoring and hydraulic modeling into Geographic Information System (GIS) A drainage network model of the sewerage system was constructed by using Storm Water Management Model (SWMM) to predict responses under the current condition. A flow monitoring program was established to obtain accurate current flow rates during dry/wet weather conditions, in an attempt to characterize the flow and to calibrate the model. A trunk pipe and two typical outlets, residential and mixed, were selected as gauging sites. The monitor program found that the depth of the trunk pipe with diameter of 1.2m was always from 1.5m to 4m, which was very hazardous to sewer systems. However, the modeling results showed that, under the condition without sediment in pipes, the existing sewer system had enough capacity to transport the monitored wastewater, and the average depth ratio in pipes was no more than 70%. Due to the limited pipe slope, the velocity was only kept at 0.3 m/s to 0.9m/s. Therefore, the sewer system could suffer from sediment deposition easily, which was evidenced by the monitoring program. Besides, inefficient pump control and significant inflow and infiltration (II) in wet weather were identified as reasons leading to surcharge. The integrated application provided reliable and supportive data for the control optimization and rehabilitation of the sewer system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».