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Enregistrement W3161365708 · doi:10.3233/ajw210025

Design of Collection System Parameters Using Known Reference Pipe Method (KRPM)

2021· article· en· W3161365708 sur OpenAlexaff
Imed Boukhari, Lotfi Zeghadnia, Fares Laouacheria, A. Salah, Abdelkrim Guebail, Jean Loup Robert, Lakhdar Djemili

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Water Environment and Pollution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainageCourseworkComputationWork (physics)RADIUSFlow (mathematics)Water flowMathematicsGeotechnical engineeringEngineeringComputer scienceMechanical engineeringGeometryAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The storm water drainage network is generally calculated based on the Manning equation, where the slope, roughness of the pipe wall, and flow are known, while conversely the velocity, diameter, and hydraulic radius are unknown characteristics, although they are very important for the work done by a hydraulic engineer who needs these parameters to find their values, including the students taking coursework relating to waste-water engineering. The computation of these parameters in partially full pipes and based on the Manning equation is implicit and needs to be computed using iterative and laborious methods. In this paper, a new, simple and easy method is presented based on a reference pipe with known characteristics (Known Reference Pipe Method: KRPM), as well as the effect of the up-pipe parameters on the down-pipes according to each case that is possible through the watershed drainage system arrangement, for both full and partially filled circular pipes.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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