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Enregistrement W2968818053

Performance Modelling of Etobicoke Exfiltration System (EES)

2018· article· en· W2968818053 sur OpenAlexaboutno aff
Li

Notice bibliographique

RevueWDSA / CCWI Joint Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterSanitary sewerEnvironmental scienceCombined sewerStorm Water Management ModelStormSurface runoffStormwater managementLow-impact developmentHydrology (agriculture)Civil engineeringEnvironmental engineeringEngineeringMeteorology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Etobicoke Exfiltration System (EES), a stormwater conveyance system best management practice, involves small modifications to the conventional storm sewer system design. In an effort to better quantify performance through modelling, this paper presents a methodology that was used to implement EES in the USEPA SWMM modelling framework and the result of applying the methodology on a case study. Key EES components, including the inlets, storage provided by sewer void space of the granular material in the sewer trench and the exfiltration from the trench into the soil, were modelled orifice, storage and pump components. The resulting methodology was applied to model a hypothetical EES retrofit in a 10.50 ha existing residential development serviced with conventional storm sewers and a pond. The results of continuous simulations show that the retrofit results in a significant reduction of runoff volume, water balance that approaches the predevelopment conditions, and drastic changes in flow-duration characteristics. The EES retrofit also results in significant peak flow reductions in response to design storm events, and improved system performance when subjected to precipitation loads modified by climate change.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,152 · 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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