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Enregistrement W2564012164 · doi:10.2495/sdp-v12-n1-89-97

Pressure management by combining pressure reducing valves and pumps as turbines for water loss reduction and energy recovery

2016· article· en· W2564012164 sur OpenAlexvenueno aff
S.A. Parra, Steffen Krause

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReduction (mathematics)Environmental sciencePressure regulatorEnergy recoveryWaste managementPetroleum engineeringEnvironmental engineeringEnergy (signal processing)EngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional pressure reducing valves (PRVs) are often used in water distribution systems for pressure control and water loss reduction.Nevertheless, depending on the conditions in the network, advanced pressure management approaches might be more suitable.In this study, the potential water loss reduction for an intelligent system that combines PRVs and pumps as turbines (PATs) in a pilot study in Germany was estimated.The aim of the proposed system is to recover the pressure energy in the supply network by transforming it into electricity and, at the same time, contribute to the reduction of water losses and material stress.In order to evaluate the pressure situation and predict the water savings of the different pressure management strategies in the studied supply area, hydraulic modelling was used.Using the calibrated model, the optimal outlet pressure for the installed PRV and for the intelligent pressure control system was calculated, taking into account the pressure at the critical point as a boundary condition.Furthermore, the pressure-dependant leakage flow was simulated using the emitter coefficient feature in EPANET.Here, a pressure exponent of 1.5 was used, assuming uniform background leakage along the distribution system.For the analysed network, 28.5% and 45% water savings are expected for the fixed and for the advanced pressure management strategy, respectively.The predicted water savings and the leakage assumptions are to be verified either on field or experimentally.This study concludes that hydraulic modelling is essential for assessing water supply networks, as well as for optimizing current pressure management strategies and predicting its benefits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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