Toward Fundamental Pollutant Routing Within Stormwater Control Measures Using Computational Fluid Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Constituents such as sediment, nutrients and heavy metals carried by rainfall-runoff from urban surfaces pose an ecological threat to receiving water bodies and are thus increasingly regulated. Stormwater control measures such as wet basins, hydrodynamic separators and various green infrastructure unit operations are designed in part to separate constituents of concern from stormwater. The design, analysis and implementation of such systems, particularly innovative and unproven ones, requires a robust model capable of accurately predicting constituent load reduction given site-specific conditions. Many traditional empirical models assume that treatment systems behave as idealized continuously stirred or plug flow reactors and reduce constituent concentrations through first-order decay. While useful and historically necessary, given a lack of alternatives, this modeling approach has limited practical benefit in the design and implementation of innovative systems, and requires site-specific calibration to produce accurate results. Computational fluid dynamics has been used to simulate constituent transport and fate within stormwater unit operations in an effort to understand fundamental mechanisms, optimize design by improving volumetric utilization and providing performance predictions of design alternatives, and develop updated models for use in watershed planning. Recent modeling developments are presented together with a design example to demonstrate present challenges and future solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».