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Enregistrement W3012276947 · doi:10.1061/(asce)wr.1943-5452.0001222

Effect of Pipe Size and Location on Water-Main Head Loss in Water Distribution Systems

2020· article· en· W3012276947 sur OpenAlexaff
Saeed Hashemi, Yves Filion, Vanessa Speight, Andrew Long

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Resources Planning and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensQueen's UniversityHydro One (Canada)
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésHydraulic headHead (geology)Environmental scienceWater pipeWater levelFriction lossWater flowVolumetric flow rateFlow (mathematics)Pipe network analysisMechanicsGeotechnical engineeringEnvironmental engineeringGeologyEngineeringMechanical engineeringInlet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study discusses practical implications of considering unit head loss in different pipe sizes and in different locations of water distribution systems (WDSs) with regard to operation and maintenance. By visualizing unit head loss (using the Hazen-Williams relationship) in pipes obtained from 18 WDSs in North America, changes in unit head loss are put into perspective in different pipe sizes and different WDS locations. The results suggest that the importance of diameter is greater than that of the Hazen-Williams roughness factor, that flow rate plays a more important role than diameter in determination of head loss in pipes closer to water sources, and that diameter seems to be more important than flow rate in pipes at the periphery. Moreover, aging, tuberculation, and subsequently reduction in effective diameter can have a more critical effect on head loss in smaller pipes at the periphery of a system. Finally, effects of water conservation and pump scheduling in different locations of the network, as far as head loss is concerned, can potentially be more evident on larger pipes closer to the water source and in some cases on smaller pipes at the periphery. Therefore, it is suggested that network-level energy management decisions can have different effects on different pipe sizes in different locations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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