MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2332092222 · doi:10.1061/40792(173)166

Case Studies Using RTC as a NMC and as a Stormwater BMP

2005· article· en· W2332092222 sur OpenAlexaffabout
Philip C.W. Cheung, Nancy Schultz, Bruce Prince

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensWave Control Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterCombined sewerSanitary sewerEnvironmental scienceSurface runoffEnvironmental engineeringPollutantStormStormwater managementMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real time controls (RTCs) are valued as a means to achieve the maximum capture of pollutants in combined sewer systems for meeting the EPA guideline of Nine Minimum Controls (NMC). Several communities also utilize RTCs to realize reductions in pollutant discharges from stormwater systems. This paper summarizes several of the examples where RTCs are being used as a cost effective combined sewer overflow control and/or stormwater pollutant reduction measure, i.e., as a stormwater best management practice (BMP). In combined sewer systems, real time controls are used to store peak flows in the sewers until treatment plant capacity becomes available, or to divert flows to less stressed portions of the sewer system, or to divert flows to storage facilities. In all cases, the net result is a reduction in the frequency and volume of combined sewer overflow, and hence an increase in the percentage of the stormwater runoff from the combined sewer service area that is captured and treated. The paper discusses several examples, concentrating on the case of Cornwall, Ontario where real time controls were retrofit, at minimal cost, to capture greater portions of the combined flow when stormwater increases the flow rates. Real time controls are less common in separated storm sewer systems, but they do exist. One example is in Edmonton, Canada where sensors are installed to monitor potentially toxic flows in an online oil removal facility. The contaminated stormwater is diverted to temporary storage if an accidental spill occurs on the roadway and disposed of appropriately when it is safe to do so. In another example, Milwaukee, WI is using an RTC system originally built for sanitary and combined sewer overflow control to effect capture of 40 percent of the total suspended solids in stormwater runoff from a proposed highway expansion. Other examples exist at airports to divert runoff contaminated with deicing chemicals to treatment while higher, less concentrated flows go to the storm sewer discharges. For each example, the paper presents the configuration of the RTC system, the costs allocated for stormwater pollution BMP portion, and the expected performance. To the extent possible, the studies and reasoning that led to selection of RTCs as a tool to improve capture and treatment of polluted stormwater are also summarized.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,706

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWater Quality Monitoring TechnologiesTravaux en français237 207