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Enregistrement W2793737402 · doi:10.1088/1755-1315/121/3/032054

Experimental and numerical study of wastewater pollution in Yuhui channel, Jiashan city

2018· article· en· W2793737402 sur OpenAlexaff
Lei Fu, Zhenhua Peng, Aiju You

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum chaos and dynamical systems
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterEnvironmental sciencePollutantChannel (broadcasting)Sewage treatmentPollutionChinaEnvironmental engineeringWaste managementEngineeringGeographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the development of economics and society in China, the huge amount of wastewater becomes a serious problem in most of the Chinese cities. Therefore, the construction of wastewater treatment plant draws much more attentions than before. The discharge from the wastewater treatment plant is then considered as a point source in most of the important rivers and channels in China. In this study, a typical wastewater treatment plant extension project is introduced as a case study, a filed monitoring experiment is designed and executed to observe required data, then, a two-dimensional model is estabilished to simulate the water quality downsteam of the wastewater treatment plant, CODCr is considered as a typical pollutant during the simulation. The simulation results indicate that different discharge conditions will lead to different CODCr concentration downstream of the wastewater treatment plant, and an emergency plan should be prepared to minimize the risk of the pollution in the channel under unusual and accident conditions.

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 enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,357

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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