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Enregistrement W3199361467 · doi:10.32393/csme.2021.149

Optimization Of A Multi-Jet Water Flow Meter

2021· article· en· W3199361467 sur OpenAlexaff
Mitchell L Boddy, Eric Savory

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 4 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetreFlow measurementJet (fluid)Flow (mathematics)Water jetComputer scienceEnvironmental scienceMarine engineeringMechanicsAerospace engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-unit residential buildings (MURBs) pose numerous challenges for the accurate measurement of utilities usage. Water flow meters often must be installed against vendor recommendations as space can be quite limited. Meters are forced to be installed adjacent to 90 pipe bends, expansions, or contractions which create unsteady flow profiles. Meters operate best under fully developed conditions so this can result in increased inaccuracies in meter readings, and consequently, improper consumer billing. This research project focusses specifically on the optimization of the multi-jet style meter. Multi-jet meters are mechanical devices which contain an impeller enclosed by a concentric ring of guide vanes, which cause the water to form multiple jets that impact the impeller from multiple angles. These meters can provide a high accuracy for their low price point but can be heavier, bulkier, and less accurate than some other meter designs. Currently, no quantitative research has been performed on the effects of pipe bends on multi-jet meter performance. There is also a lack of information available in the literature discussing the performance of these meters when the size or design of their internals is altered. Thus, the goal of this project is to reduce the overall size of the meter to allow it to fit easier in these tight installation conditions and mitigate or potentially eliminate the impact to accuracy caused by awkward installation conditions. To determine the effectiveness of the improved design the accuracy of current models must first be established. The testing apparatus used is a closed-loop pipe network consisting of a water reservoir, pump, venturi meter, and the multi-jet flow meter. The venturi meter with high resolution pressure transducers will allow for comparison between registered flowrates of the tested meter versus the actual flowrate. This pipe network will also be modified to simulate the special restrictions of MURBs to establish a baseline for meter performance under these circumstances. The main parameters that are to be examined are: the overall size of the meter body, number of jets/guide vanes, as well as the size and design of the inlet diffuser which is meant to improve the flow profile to make it more suitable for measurement prior to entering the meter. Some general testing has already been completed but due to the pandemic, delays in equipment deliveries have slowed progress on the testing of the multi-jet meters specifically.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,992

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,187 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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