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Enregistrement W3006785975 · doi:10.1016/j.rcrx.2020.100033

Optimal sizing of rainwater harvesting systems for domestic water usages: A systematic literature review

2020· article· en· W3006785975 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResources Conservation & Recycling X · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRainwater harvestingSizingComputer scienceCapital costOptimization problemEnvironmental scienceRisk analysis (engineering)Environmental economicsEngineeringBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rainwater harvesting systems (RWHS) are increasing in popularity because of their ability to alleviate water pressure on centralized systems, minimize or delay rainfall runoff, and fit relatively easily in both the centralized/decentralized infrastructure organization. Adequately sizing RWHS is critical to optimizing their operation because under-sizing results in systems that are unable to provide a sufficient, reliable source of water while oversizing increases the capital costs incurred with limited marginal benefits and poses potential water quality risks. In this paper, we conduct a systematic literature review to assess the state-of-art in the field of optimization of domestic rainwater harvesting systems. Sizing of storage is identified as the most important objective of optimization, yet sizing for cost is the most frequently implemented outcome of optimization. Optimizing for a local maximum is often favored over simulation-based optimization methods that produce global maxima. To derive more realistic sizing estimates, future optimization studies will have to take into account greater variation in water demands as well as various climate change scenarios, especially given that rainfall frequency and quantity are critical design variables of a rainwater harvesting system.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,217 · 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