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Enregistrement W2414034284 · doi:10.2175/106143010x12780288628859

Characterization of Natural Ventilation in Wastewater Collection Systems

2011· article· en· W2414034284 sur OpenAlexaff
Matthew C. Ward, Richard L. Corsi, Robert Morton, Tom Knapp, Dirk Apgar, Chris Quigley, Chris Easter, Jay Witherspoon, Amit Pramanik, Wayne J. Parker

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésWastewaterNatural ventilationEnvironmental scienceWaste managementVentilation (architecture)Natural (archaeology)Environmental engineeringEngineeringGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study was to characterize natural ventilation in full-scale gravity collection system components while measuring other parameters related to ventilation. Experiments were completed at four different locations in the wastewater collection systems of Los Angeles County Sanitation Districts, Los Angeles, California, and the King County Wastewater Treatment District, Seattle, Washington. The subject components were concrete gravity pipes ranging in diameter from 0.8 to 2.4 m (33 to 96 in.). Air velocity was measured in each pipe using a carbon-monoxide pulse tracer method. Air velocity was measured entering or exiting the components at vents using a standpipe and hotwire anemometer arrangement. Ambient wind speed, temperature, and relative humidity; headspace temperature and relative humidity; and wastewater flow and temperature were measured. The field experiments resulted in a large database of measured ventilation and related parameters characterizing ventilation in full-scale gravity sewers. Measured ventilation rates ranged from 23 to 840 L/s. The experimental data was used to evaluate existing ventilation models. Three models that were based upon empirical extrapolation, computational fluid dynamics, and thermodynamics, respectively, were evaluated based on predictive accuracy compared to the measured data. Strengths and weaknesses in each model were found and these observations were used to propose a concept for an improved ventilation model.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,260

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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