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Enregistrement W4211219420 · doi:10.1080/00221686.2021.2001589

Numerical study on the mechanisms of storm geysers in a vertical riser-chamber system

2022· article· en· W4211219420 sur OpenAlexafffund
Jiachun Liu, Qian Yu, David Z. Zhu, Jian Zhang, Stephen Edwini-Bonsu, Fayi Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInflowPressure dropMechanicsAirflowEnvironmental scienceGeologySurgeFlow (mathematics)Volume (thermodynamics)Materials scienceGeotechnical engineeringHydrology (agriculture)GeomorphologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In urban stormwater systems, a rapid increase in water inflow can cause the entrapment of air pockets and subsequent ejection of air/water mixture, commonly known as storm geysers. In this study, a three-dimensional computational fluid dynamics model was built based on a lab model, which consisted of an upstream pipe and a downstream pipe with different invert elevation (i.e. a drop), connected by a chamber with a riser on the top. The effects of the downstream pipe characteristics, location of the entrapped air pocket, and its volume on the pressure variation were examined. With the downstream pipe flowing in full, two mechanisms that possibly trigger geyser events were simulated and experimentally validated: (1) a rapid inflow front in the upstream pipe with the flow changing from free surface flow to pressurized flow, and (2) the air pocket releasing in a pressurized system. For the first mechanism, the pressure surge in the chamber was related to the capacity of the downstream pipe for the increased flow rate. For the second mechanism, a smaller air pocket in the upstream pipe can generate a higher pressure during the geyser event due to the reduced damping effect on the pressure variation. A larger pressure drop was observed for a larger volume of released air. Lower peak pressure was generated for an air pocket closer to the chamber due to the shorter duration for pressure to build up before the air pocket reached the chamber.

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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