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Enregistrement W3166660252 · doi:10.47200/civetech.v14i2.707

ANALISIS KERUNTUHAN BENDUNGAN (DAM BREAK ANALYSIS) DALAM UPAYA MITIGASI BENCANA (STUDI KASUS DI WADUK/ BENDUNGAN TEMPURAN)

2019· article· id· W3166660252 sur OpenAlexaff
M. Zainal Arifin, Muchamad Arif Budiyanto

Notice bibliographique

RevueCivETech · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater and Land Management
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryHydrology (agriculture)HumanitiesGeographyGeotechnical engineeringGeologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bendungan Tempuran disamping bermanfaat untuk memenuhi berbagai kebutuhan bagi manusia, juga menyimpan potensi bahaya yang sangat besar bila tidak dikelola dengan baik, yaitu apabila bendungan tersebut runtuh dapat menyebabkan kerugian jiwa dan materi yang sangat besar, serta hancurnya infrastruktur yang ada di daerah hilirnya. Salah satu potensi bahaya yang dapat ditimbulkan adalah keruntuhan Bendungan. Keruntuhan dapat diakibatkan oleh bocoran yang membawa material bendungan secara berangsur-angsur yang disebut erosi buluh atau piping. Akibat keruntuhan tersebut, air yang tertampung di bendungan akan mengalir ke lembah sungai di hilir bendungan dengan debit yang sangat besar serta kecepatan aliran air banjir yang sangat tinggi. Untuk meminimalkan kerugian yang dapat ditimbulkan akibat keruntuhan bendungan, maka perlu dilakukan mitigasi bencana dalam rangka melakukan upaya tindakan preventif dengan cara melakukan simulasi pemodelan keruntuhan Bendungan. Analisis keruntuhan Bendungan Tempuran (dam break analysis) dilakukan dengan pemodelan menggunakan bantuan software Zhong Xing HY21 dengan skenario kondisi muka air waduk setinggi banjir desain, dimana inflow hidrograf sama dengan banjir rencana. Kondisi dalam analisis keruntuhan bendungan tersebut ditinjau dalam alternatif kondisi akibat piping atas pada elevasi ±123 m dengan inflow PMF (probably maximum flood). Kondisi ini diasumsikan merupakan kondisi yang paling optimal sebagai acuan untuk melakukan Tindakan rencana mitigasi bencana dalam upaya meminimalkan kerugian baik kerugian materiil maupun kerugian imateriil Dari hasil analisis pemodelan tersebut dengan scenario piping atas dan dari hasil analisis hidrologi dengan debit inflow PMF (Snyder) sebesar 137,257 m3/det diperoleh hasil dampak banjir yang ditimbulkan sepanjang 9,911 km kearah hilir melalui aliran Sungai Ngampel yang bermuara di Sungai Lusi. Area terdampak meliputi 15 Desa di dua Kecamatan sepanjang sungai tersebut yang berada di hilir dari Bendungan Tempuran. Waktu tiba banjir ke desa terdekat (Desa Tempuran) adalah 15 menit sedangkan waktu banjir sampai ke desa terjauh (Desa kamolan) adalah 6 jam.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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