Modeling Approach using PCSWMM to Support Infiltration/Inflow Remediation Area Studies
Notice bibliographique
Résumé
Launching a series of sewer system inflow and infiltration (I/I) remediation projects, the City of Columbus, Ohio structured the project schedules so that the first I/I project would set the technical approach "cornerstone" of the projects to follow.In particular, it was important that the initial project develop a set of modeling tools and application approaches designed to streamline all the hydrologic and hydraulic (H/H) models and provide a consistent approach for the entire series of projects.The first I/I project is known as the Livingston/James Sewer System I/I Remediation Project.To ensure consistency and compatibility, the City established PCSWMM as the platform for all the City's I/I remediation projects.In developing the modeling approach for the first project, the City of Columbus, CDM Inc., and CHI worked together as a team to enhance and apply PCSWMM and the SWMM 4.4h computational engine to model the subject sewer system.This chapter discusses the lessons learned and the solutions that the project team developed, including several SWMM code revisions and the development of new PCSWMM routines.Each of these solutions represents valuable developments potentially applicable to other PCSWMM modeling projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».