Evolutionary Modeling of Inclined Dense Jets Discharged from Multiport Diffusers
Notice bibliographique
Résumé
Yan, X. and Mohammadian, A., 2020. Evolutionary modeling of inclined dense jets discharged from multiport diffusers. Journal of Coastal Research, 36(2), 362–371. Coconut Creek (Florida), ISSN 0749-0208.Multiport diffusers are becoming popular for discharging wastewaters into the receiving water. In this work, an approach based on multigene genetic programming (MGGP) is presented and applied to model the mixing properties of inclined dense jets discharged from multiport diffusers. Explicit mathematical models were formulated for the nondimensional terminal rise height, the nondimensional impact distance, and the nondimensional impact dilution, which are the most important parameters for describing effluent mixing properties. The developed model can be employed to predict mixing parameters as functions of the densimetric Froude number, the nondimensional port spacing, and the nondimensional current speed. The models were trained and tested with experimental data for three different ambient flow conditions: stationary, coflowing, and counterflowing. Therefore, these models are generally valid for these different scenarios. Sample Pareto-optimal MGGP models were compared, and the best ones are identified. The single-gene genetic programming (SGGP) algorithm was also utilized to develop models for the same parameters. It was found that the best MGGP models outperformed the best SGGP models and the existing empirical formulations. A confidence analysis for the best MGGP models is also reported. On the basis of a detailed evaluation of the performances of the MGGP models, the MGGP technique was proved to be a useful tool in developing models for predicting the mixing properties of inclined dense discharges from multiport diffusers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».