Experimental Investigations and CFD Modeling of Contaminant Intrusion in a Water Network during Transient Events
Notice bibliographique
Résumé
Intrusion in drinking water networks (DWN) can be triggered by transient low-pressure events. This intrusion may result in the contamination of drinking water supplied to consumers, which may have major health impacts. This research aims to investigate the influence of a DWN’s operating parameters on the intrusion and progression of the contaminant in a pilot drinking water network setup. Results show that the minimum time required for the contaminant to begin entering the system was influenced by the system operating pressure. Faster initial intrusion times were observed under low operating pressure. In addition, the crack size influenced the time required for the contaminant to fully intrude the system. Similarly, the time required for the contaminant to reach certain points in the DWN was influenced by the operating pressure. These results were verified using two additional tools; a high-speed camera was used to monitor the contaminant transient progression through the DWN under different pressures; and computational fluid dynamics modeling was used to calculate the corresponding contaminant concentration. The results suggest that the ability of the system to quickly stabilize its operating pressure would reduce the probability of a contaminant intrusion into the DWN.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».