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Enregistrement W2528751116

Dissipation of Thermal Enrichment of Stormwater Management Ponds

2013· dissertation· en· W2528751116 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrological Forecasting Using AI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlbert Einstein College of Medicine, Yeshiva University
Mots-clésStormwater managementStormwaterThermal management of electronic devices and systemsEnvironmental scienceDissipationHydrology (agriculture)Environmental engineeringSurface runoffGeotechnical engineeringEngineeringEcologyPhysicsBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intent of this research was to gain a better understanding of the effects of the design parameters on the thermal impact of stormwater management wet ponds. The effect of upland areas on inlet water temperatures of the ponds, thermal design modeling of the ponds, and cooling trenches effects to mitigate stormwater ponds are investigated using data collected from six stormwater ponds in the cities of Guelph and Kitchener, Ontario, Canada. The sensitivity analyses of the developed predictive artificial neural network (ANN) model showed that the rainfall event mean temperatures significantly influenced stormwater temperatures at the inlet of the ponds. The longest pipe length and pipe network density are the two parameters that control the cooling effect of the underground storm sewer system, as opposed to the impervious percentage of the catchment. Concerning the key design parameters of stormwater ponds, larger permanent pool volumes tend to release the warmer water resident in the ponds. Increasing travel path ratio using baffles can lead to less mixing of the water that is resident in the pond with the cooler fresh event runoff and therefore an increase in event mean temperature of outlet. Increasing pond volume from 2000 to 4000 m³ - while keeping all other parameters constant - results in an average increase of 5 °C in event mean temperature at the pond outlet (EMTO); increasing travel path ratio from 0.6 to 1.2 leads to an average increase of 6 °C in EMTO. Regarding the design parameters for stormwater ponds' cooling trench/ rock crib, the results obtained from the sensitivity analyses of the ANN model revealed that the effect of a cooling trench is significantly influenced by the initial temperature of the water and rock in the cooling trench and influent temperature of the water. Reducing the hydraulic depth from 0.8 to 0.3 m in the model shows a 2 °C improvement in the stormwater runoff cooling efficiency of the trench. Increasing the length of the trench from 50 to 100 m in the model confirms a 3 °C improvement in the stormwater runoff cooling efficiency of the trench.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,998

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · 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